US Census Names and Surnames|人口普查数据集|姓名研究数据集
收藏Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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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。
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Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据,包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统,优化地铁运营和乘客体验。
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INTERACTION Dataset
INTERACTION数据集是由加州大学伯克利分校机械系统控制实验室等多个国际研究机构合作创建的,旨在为自动驾驶领域提供高质量的交互式驾驶场景数据。该数据集包含多种复杂的交互式驾驶场景,如城市/高速公路/匝道合并和车道变更、环形交叉口、信号交叉口等,覆盖多个国家和文化背景,以自然方式包含不同文化的驾驶偏好和风格。数据集强调高度交互和复杂的驾驶行为,包括对抗性和合作性运动,以及从常规安全操作到危险、接近碰撞的操纵。此外,数据集提供完整的语义地图信息,包括物理层、参考线、车道连接和交通规则,记录自无人机和交通摄像头。该数据集适用于运动预测、模仿学习、决策制定和规划、表示学习、交互提取和社会行为生成等研究领域,旨在解决自动驾驶中的关键问题。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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