US Crude Oil Prices Data|原油价格数据集|市场分析数据集
收藏
- 美国原油价格数据首次公开发布,标志着该数据集的诞生。
- 数据集首次应用于石油市场分析,为行业研究提供了重要参考。
- 数据集开始被广泛用于经济学和能源政策研究,成为学术界的重要资源。
- 随着全球金融危机的爆发,该数据集在分析能源市场波动中的作用进一步凸显。
- 数据集在页岩油革命背景下,被用于研究美国原油产量和价格变化的关系。
- 新冠疫情导致全球能源需求大幅下降,该数据集在分析疫情对原油市场的影响中发挥了关键作用。
- 1US Crude Oil Prices Data: A Comprehensive AnalysisUniversity of Texas at Austin · 2018年
- 2The Impact of Geopolitical Events on US Crude Oil PricesStanford University · 2021年
- 3Forecasting Crude Oil Prices Using Machine Learning TechniquesMassachusetts Institute of Technology · 2020年
- 4The Role of Speculation in Crude Oil Markets: Evidence from the USUniversity of Chicago · 2019年
- 5Crude Oil Price Volatility and Its Implications for Economic StabilityColumbia University · 2022年
MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 收录
HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建,是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像,规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像,远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像,包括来自地球观测一号(EO-1)Hyperion和高分五号(GF-5B)两种传感器的图像,光谱范围从可见光到短波及中波红外,具有从紫外到长波红外的330个光谱波段,空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理,去除了无效波段和水汽吸收波段,保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究,还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法,比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
github 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
github 收录
VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
github 收录