The Plant List|植物学数据集|数据库数据集
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- The Plant List首次发表,由英国皇家植物园和密苏里植物园联合发布,旨在提供一个全球植物物种的权威清单。
- The Plant List发布1.1版本,增加了大量植物物种数据,并进行了初步的分类学修订。
- The Plant List发布最终版本1.0,标志着该数据集的成熟和稳定,成为全球植物学研究的重要参考资源。
- 1A global database for plant identificationRoyal Botanic Gardens, Kew and Missouri Botanical Garden · 2010年
- 2The Plant List: A Working List of All Plant SpeciesRoyal Botanic Gardens, Kew and Missouri Botanical Garden · 2013年
- 3The Plant List: A Critical Resource for Resolving Plant NamesRoyal Botanic Gardens, Kew and Missouri Botanical Garden · 2014年
- 4The Plant List: A Comprehensive Resource for Plant TaxonomyRoyal Botanic Gardens, Kew and Missouri Botanical Garden · 2015年
- 5The Plant List: A Decade of Progress in Plant TaxonomyRoyal Botanic Gardens, Kew and Missouri Botanical Garden · 2020年
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台,专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发,包含两个机器人:D'Claw,一个三指手机器人,用于促进精细操作任务的学习;D'Kitty,一个四足机器人,用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固,能够承受从零开始的硬件强化学习,目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务,这些任务具有密集和稀疏的任务目标,并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问,旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题,特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
THUCNews
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成,包含74万篇新闻文档(2.19 GB),均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上,重新整合划分出14个候选分类类别:财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。
github 收录
China Air Quality Historical Data
该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据,涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数(AQI)等信息。数据按小时记录,提供了详细的空气质量监测数据。
www.cnemc.cn 收录
YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型,包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本,未来计划支持更多版本。
github 收录