中国区域基础设施建设数据集|基础设施建设数据集
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- 中国开始实施改革开放政策,基础设施建设逐渐成为国家发展的重要战略。
- 中国政府启动了大规模的基础设施建设项目,包括公路、铁路和机场等,为数据集的初步形成奠定了基础。
- 随着信息技术的快速发展,中国区域基础设施建设数据集首次被系统性地收集和整理,为后续研究提供了基础数据。
- 中国区域基础设施建设数据集首次应用于国家层面的规划和决策支持,标志着数据集的实际应用价值得到认可。
- 数据集的覆盖范围进一步扩大,涵盖了更多类型的基础设施项目,如新能源设施和智能交通系统,数据质量和应用深度显著提升。
- 1中国区域基础设施建设数据集的构建与应用中国科学院地理科学与资源研究所 · 2021年
- 2基于中国区域基础设施建设数据集的区域经济发展研究清华大学经济管理学院 · 2022年
- 3中国区域基础设施建设与环境影响分析北京大学环境科学与工程学院 · 2023年
- 4中国区域基础设施建设的社会经济效益评估复旦大学社会发展与公共政策学院 · 2022年
- 5中国区域基础设施建设的空间分布与优化策略浙江大学公共管理学院 · 2023年
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集,包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素,标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
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AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展,让高质量机器人数据触手可及,作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子,智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思,重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目,旨在构建国际领先的开源技术底座,标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集,AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍,场景范围覆盖面扩大 100 倍,数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能,从抓取、放置、推、拉等基础操作,到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互,几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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UniProt
UniProt(Universal Protein Resource)是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)、瑞士生物信息学研究所(SIB)和美国蛋白质信息资源中心(PIR)联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名,整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容,涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库(分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL),以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具,为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持,成为生物学研究中不可或缺的资源。
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jpft/danbooru2023
Danbooru2023是一个大规模的动漫图像数据集,包含超过500万张由爱好者社区贡献并详细标注的图像。图像标签涵盖角色、场景、版权、艺术家等方面,平均每张图像有30个标签。该数据集可用于训练图像分类、多标签标注、角色检测、生成模型等多种计算机视觉任务。数据集基于danbooru2021构建,扩展至包含ID #6,857,737的图像,增加了超过180万张新图像,总大小约为8TB。图像以原始格式提供,分为1000个子目录,使用图像ID的模1000进行分桶,以避免文件系统性能问题。
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VEDAI
用于训练YOLO模型的VEDAI数据集,包含图像和标签,用于目标检测和跟踪。
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