Global Elevation Data (GED)|高程数据数据集|地理信息系统数据集
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- Global Elevation Data (GED)首次发布,由美国国家航空航天局(NASA)和日本经济产业省(METI)联合推出,作为航天飞机雷达地形测绘任务(SRTM)的一部分,提供了全球范围内的地形高程数据。
- GED数据集进一步完善,增加了对全球90%陆地面积的高分辨率地形数据覆盖,为地理信息系统(GIS)和环境科学研究提供了重要数据支持。
- GED数据集首次应用于全球气候模型(GCM)中,显著提升了气候模拟的准确性和可靠性,标志着其在气候科学领域的广泛应用。
- GED数据集被整合进Google Earth平台,使得全球用户能够便捷地访问和使用高精度的地形数据,极大地推动了地理信息技术的普及和应用。
- GED数据集更新至3.0版本,增加了对极地地区和海洋深度的覆盖,进一步扩展了其在全球环境研究和灾害预警中的应用范围。
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
MIMII数据集
MIMII数据集是由日立有限公司研究与开发集团创建的,专注于工业机器异常声音检测的数据集。该数据集包含26,092个正常操作条件下的声音文件,涵盖阀门、泵、风扇和滑轨四种机器类型。数据集的创建过程中,使用了TAMAGO-03麦克风阵列进行声音采集,并在多个真实工厂环境中混合背景噪声以模拟实际环境。MIMII数据集主要用于机器学习和信号处理社区开发自动化设施维护系统,特别是在无监督学习场景下检测机器异常声音。
arXiv 收录
MedChain
MedChain是由香港城市大学、香港中文大学、深圳大学、阳明交通大学和台北荣民总医院联合创建的临床决策数据集,包含12,163个临床案例,涵盖19个医学专科和156个子类别。数据集通过五个关键阶段模拟临床工作流程,强调个性化、互动性和顺序性。数据来源于中国医疗网站“iiYi”,经过专业医生验证和去识别化处理,确保数据质量和患者隐私。MedChain旨在评估大型语言模型在真实临床场景中的诊断能力,解决现有基准在个性化医疗、互动咨询和顺序决策方面的不足。
arXiv 收录