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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2016-2017年全国水稻产量调研数据|水稻产量数据集|农业数据数据集
收藏国家农业科学数据中心2022-05-07 更新2024-03-07 收录
下载链接：
https://www.agridata.cn/data.html#/datadetail?id=289654
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链接失效反馈资源简介：
全国水稻主产区不同层次产量水平的调研数据，包含农户水平、高产高效、和高产纪录三个产量水平的水稻产量、品种、省份、生态区、劳动者教育水平、详细地址、农户姓名、年龄、密度、面积、种植方式、播种日期和收获日期等信息。
提供机构：
中国农业科学院作物科学研究所
创建时间：
2022-05-07
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
UAVDT
UAVDT是一个用于目标检测任务的数据集。
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Med-MAT
Med-MAT是一个包含106个开源医学数据集的视觉问答（VQA）数据集，旨在推动医学多模态大语言模型（MLLMs）的泛化实验和训练。数据集通过将图像-标签对转换为VQA格式，展示了组合泛化（CG）是MLLMs理解未见图像的关键机制。数据集包括106个医学数据集的问答对、53个按模态、解剖区域和任务（MAT）分类的子集的问答对，以及部分数据集的图像下载链接。
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中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录
TaRF
TaRF 是由密歇根大学、耶鲁大学和加州大学伯克利分校联合创建的视触融合场景数据集，旨在将视觉与触觉信号对齐至共享的三维空间。该数据集包含 19.3k 对齐的视觉与触觉样本，覆盖 13 个普通场景，如办公室、走廊和户外环境。数据采集通过结合神经辐射场（NeRF）和触觉传感器完成，利用多视图几何方法校准视觉与触觉信号，实现空间对齐。TaRF 的创建过程包括场景的多视角视觉重建和同步采集触觉信号，最终通过扩散模型生成未直接采样的触觉信号。该数据集可用于触觉信号估计、触觉定位和材料属性理解等任务，为机器人交互和虚拟世界构建提供重要支持。
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中国车牌识别数据集（7类，33万张）
这是一个高质量、平衡的中国车牌识别数据集，包含了33万张各类中国车牌的图片。数据集经过精心设计，确保了图像质量的优秀和大部分各类车牌类型的平衡分布。这个数据集非常适合用于训练和评估车牌识别模型。
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