five

SEED(SJTU Emotion EEG Dataset)|情感识别数据集|脑电图分析数据集

收藏
OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
情感识别
脑电图分析
下载链接:
https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/SEED
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
种子数据集包含12名受试者的EEG和眼动数据以及另外3名受试者的EEG数据。他们在观看电影剪辑时收集了数据。电影剪辑经过精心选择,以诱发不同类型的情感,这些情感是积极的,消极的和中性的。SJTU Emotion EEG数据集 (SEED) 是由BCMI实验室提供的EEG数据集的集合,该实验室由陆宝良教授领导。该名称是从数据集的第一个版本继承而来的,但是现在我们不仅提供了情感,还提供了一个警惕数据集。截至2021年10月,累计使用种子的申请数量和研究机构数量分别达到2600个和770个以上。
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-08-16
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

CatMeows

该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。

huggingface 收录

LinkedIn Salary Insights Dataset

LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。

www.linkedin.com 收录

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

Plants of the World Online (POWO)

Plants of the World Online (POWO) 是一个全球植物数据库,提供了关于植物物种的详细信息,包括分类学、分布、生态学和保护状态等。该数据库旨在为植物学家、生态学家和公众提供一个全面的植物信息资源。

powo.science.kew.org 收录

中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集(TRIMS LST;2000-2023)

地表温度(Land surface temperature, LST)是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现,又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此,地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提,还是众多模型的直接输入参数,在许多领域有广泛的应用,如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化,学术界对卫星遥感的全天候地表温度(All-weather LST)具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据,辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性,最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明,本数据集具有良好的图像质量和精度,不仅在空间上无缝,还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时,该数据集在白天和夜间的平均偏差(MBE)为0.09K和-0.03K,偏差标准差(STD)为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明,其MBE为-2.26K至1.73K,RMSE为0.80K至3.68K,且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次,空间分辨率为1km,时间跨度为2000年-2023年;空间范围包括我国陆域的主要区域(包含港澳台地区,暂不包含我国南海诸岛)及周边区域(72°E-135°E,19°N-55°N)。本数据集的缩写名为TRIMS LST(Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST),以便用户使用。需要说明的是,TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP(中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集(TRIMS LST-TP;2000-2023)V2)同步在国家青藏高原科学数据中心发布,以减少相关用户数据下载和处理的工作量。

国家青藏高原科学数据中心 收录