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？
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青海省主要地区平均气温（1998-2022）|气候数据数据集|地区分析数据集
收藏国家青藏高原科学数据中心2022-01-29 更新2024-03-06 收录
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https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/f87ed86c-a17e-4beb-82d5-0ce1d29d38d3
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链接失效反馈资源简介：
该数据集记录了1998-2022年青海省西宁市、海东、海北、黄南、海南、果洛、玉树、海西、格尔木市等主要地区的月平均气温数据，数据是按地区分类统计的。数据整理自青海省统计局发布的青海省统计年鉴。数据集包含1个数据表，数据表共有10个字段：
字段1：月份
字段2：西宁
字段3：海东
字段4：海北
字段5：黄南
字段6：海南
字段7：果洛
字段8：玉树
字段9：海西
字段10：格尔木市
提供机构：
青海省统计局
创建时间：
2021-03-18
数据主题
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
Google Scholar
Google Scholar是一个学术搜索引擎，旨在检索学术文献、论文、书籍、摘要和文章等。它涵盖了广泛的学科领域，包括自然科学、社会科学、艺术和人文学科。用户可以通过关键词搜索、作者姓名、出版物名称等方式查找相关学术资源。
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NAEP - National Assessment of Educational Progress
NAEP（国家教育进展评估）数据集包含了美国全国范围内对学生学术成就的定期评估结果。该数据集涵盖了多个学科领域，如阅读、数学、科学等，并提供了不同年级和不同州的数据。数据集还包括了学生的背景信息和社会经济因素，以帮助分析教育成就的影响因素。
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密云区2022年常住人口情况
该数据是密云区提供的密云区2022年常住人口情况信息，包括1个文本。
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无人机智能识别违章建筑算法模型的图像训练数据
无人机智能识别违章建筑算法模型的图像训练数据的应用场景主要集中在提升AI模型对违章建筑的识别能力和准确度。通过对这些数据的训练，AI模型能够更有效地支撑无人机在国土空间治理中的智能化监测任务，基于地理坐标与二级标注体系，AI模型能区分未批先建/超面积建设/非法改建等违建形态，可应用于山地村落违建排查、工业园区超容建设监测等场景，可应用于支撑相关管理部门对违法建设行为的早发现、精定位、快处置闭环管理需求。1、数据来源：原始数据通过自有智能无人机拍摄采集，记录图像ID、采集时间、文件路径、采集设备、地理坐标、拍摄高度、环境参数、边界框组等数据，通过数据清洗，保证数据质量。 2、数据预处理与标注：①对原始数据按7:2:1比例划分训练集/验证集/测试集；②采用多级标注体系：一级标签（违建/合规）、二级标签（未批先建/超面积建设/非法改建等）。③关联要素包含用地性质、产权范围等信息。 3、模型选择和初始化：采用YOLOv5预训练模型，并初始化模型参数，设置合理的超参数：学习率0.002-0.0001动态调整，批量大小16，锚框参数根据拍摄图像特征优化；同时集成注意力机制增强小目标检测能力。 4、模型训练：使用PyTorch框架实施分布式训练，设置训练时长，采用迁移学习策略，冻结底层特征提取层参数，引入Mosaic数据增强提升复杂场景适应能力，设置早停机制（patience=15）防止过拟合。 5、模型评估：① 构建多维评估体系：基础指标（mAP@0.5）、夜间检测率、误报率、漏报率。② 设置渐进式测试：单体建筑→建筑群→混合功能区→历史保护区四阶段测试。 6、模型优化：优化推理引擎，保障推理速度，并建立区域特征库机制。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
ICESat-2 Data
ICESat-2 Data 是由美国国家航空航天局（NASA）发布的卫星数据集，主要用于全球冰层和陆地高程的测量。该数据集包括高精度激光测高数据，用于研究冰川、海冰、植被和地形变化。
icesat-2.gsfc.nasa.gov 收录