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？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
中国区域1KM地表温度侯合成产品（TERRA星）|地表温度数据集|遥感数据数据集
收藏地球大数据科学工程2024-03-04 收录
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https://data.casearth.cn/sdo/detail/653f5e78819aec161b488602
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产品介绍：中国1KM地表温度侯合成产品（TERRA星）是由MODLT1D产品经过合成计算得到，计算方法为取侯平均值。MODLT1D即中国1KM地表温度（Day&Night）每天产品是由MOD11A1经过拼接、切割、投影转换等过程加工而成。每天数据中包括白天地表温度、夜间地表温度、白天地表反射率、夜间地表反射率四类产品；其中数据比例因子为0.02，单位为开尔文。根据使用需求，可通过计算公式：0.02*value-273.15转换为摄氏温度。 命名规范如下： AAABBCD. EEEEEEEEE. CN.FFF.GG**** 比如：中国每日温度合成命名为：MODLT1D.20010101.CN.LTD.V1.TIF;AAA：卫星（MOD&MYD）;BB：参量（地表温度(LT)、NDV(ND)、EVI(EV)、SR（地表反射率））;C：分辨率（Q（250米）、H（500米）、1（1000米））;D：合成周期（D（每日）、F（5天合成），T（10天合成）、M（月合成）） l 注意：遇2月或大月，每月最后一个合成产品利用本月所有剩余天内的每日数据为输入。（比如平二月的5天合成产品实际数据输入为2月26、27、28三天）；CN：中国区域合成 EEEEEEE：年年年年天天天（2010001） 注意：合成产品以每个合成产品输入数据的第一天作为产品对应时间；FFF：参量 LTD：白天地表温度 LTN：夜间地表温度 QCD：白天质量评价文件 QCN：夜间质量评价文件 GG：版本号 ****：文件类型（TIF、jpg、txt）。
提供机构：
中国科学院计算机网络信息中心
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
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
中国空气质量数据集（2014-2020年）
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI，包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台，每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录，通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
中性笔商品在不同地区天猫平台的销售渗透率分析数据
销售渗透率通常定义为特定产品在潜在市场中的占有率。对公司天猫平台上中性笔商品在不同地区的销售渗透率进行分析，对于理解中性笔商品在不同地区的市场发展趋势、识别商品在不同地区的增长机会和潜在风险、指导公司选品规划和商品定价以及优化资源配置，具有重要的统计意义和实际应用价值。本数据也可为中性笔商品的供应商（生产厂商）和其他销售商同行在市场进入、产品开发、定价策略等方面提供参考。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：收集公司在天猫平台上销售的中性笔商品在不同地区每季度的销售统计信息，具体包括商品类目、商品名称、销售渠道/平台、统计区域、统计年份和季度、本季度内单月最高销量、本季度内单月最低销量、本季度平均月销量。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。 2.建立销售渗透率分析模型：（1）计算本季度月均潜在销量：本季度月均潜在销量=本季度内单月最高销量-本季度内单月最低销量+本季度平均月销量；（2）计算本季度月均销售渗透率：本季度月均销售渗透率=（本季度平均月销量/本季度月均潜在销量）*100%；（3）销售渗透率分析：基于计算出的销售渗透率，根据区县划分不同的类别和级别，≥90%以上标记为“销售渗透率高”，50%-90%区间（不含50%和90%）内标记为“销售渗透率中等”，≤50%标记为“销售渗透率低”。分界线90%和50%通过公司内部与行业专家研讨确定。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
猫狗图像数据集
该数据集包含猫和狗的图像，每类各12500张。训练集和测试集分别包含10000张和2500张图像，用于模型的训练和评估。
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Breast Cancer Dataset
该项目专注于清理和转换一个乳腺癌数据集，该数据集最初由卢布尔雅那大学医学中心肿瘤研究所获得。目标是通过应用各种数据转换技术（如分类、编码和二值化）来创建一个可以由数据科学团队用于未来分析的精炼数据集。
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