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Healthcare IoT Security Market Size, Share, Industry Forecast by 2028|医疗物联网安全数据集|市场预测数据集
收藏www.emergenresearch.com2021-08-12 更新2025-01-09 收录
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The global healthcare internet of things security market size was USD 1.15 Billion in 2020 and is expected to reach USD 5.52 Billion in 2028 registering a CAGR of 21.6%. Healthcare IoT security industry report classifies global market by share, trend, growth and on the basis of component, security type, end-use, and region | Healthcare Internet of Things (IoT) Security Market
全球医疗物联网安全市场规模于2020年达到11.5亿美元，预计到2028年将增至55.2亿美元，年复合增长率达21.6%。医疗物联网安全行业报告根据市场份额、趋势、增长以及基于组成部分、安全类型、应用领域和地区对全球市场进行分类。| 医疗物联网安全市场
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
魔搭社区 收录
EcoInvent
EcoInvent是一个生命周期评估（LCA）数据库，包含了大量产品的环境影响数据。它提供了详细的产品生命周期数据，包括原材料提取、生产、使用和废弃处理等各个阶段的环境影响信息。
www.ecoinvent.org 收录
PartNet
我们介绍了PartNet: 一个一致的、大规模的三维对象数据集，用细粒度的、实例级的和分层的三维零件信息进行注释。我们的数据集包括573,585个零件实例，超过26,671个3D模型，涵盖24个对象类别。该数据集支持并充当许多任务的催化剂，例如形状分析，动态3D场景建模和仿真，可承受分析等。使用我们的数据集，我们建立了用于评估3D零件识别的三个基准任务: 细粒度语义分割，分层语义分割和实例分割。我们对四种最先进的3D深度学习算法进行了基准测试，用于细粒度语义分割，并对三种基线方法进行了基准测试。我们还提出了一种新颖的零件实例分割方法，并证明了其优于现有方法的性能。
OpenDataLab 收录
UAVid
UAVId 是一个高分辨率的无人机语义分割数据集作为补充，它带来了新的挑战，包括大规模变化、运动物体识别和时间一致性保持。 UAV 数据集由 30 个视频序列组成，这些视频序列在倾斜视图中捕获 4K 高分辨率图像。总共有 300 张图像被密集标记为 8 个类别，用于语义标记任务。
OpenDataLab 收录