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？
"Table 6" of "Properties of jet fragmentation using charged particles measured with the ATLAS detector in $pp$ collisions at $\sqrt{s}=13$ TeV"|高能物理数据集|喷注物理数据集
收藏Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-28 收录
下载链接：
https://www.hepdata.net/record/96059
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链接失效反馈资源简介：
$\langle p_{T}^{rel} / GeV \rangle$, central jet.
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
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
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录
AFD-dataset
我们创建了迄今为止最大的亚洲人脸数据集，包含360,000张人脸图片，涉及2019个人。相比之下，第二大的亚洲人脸数据集CASIA-FaceV5仅包括2500张图片和500个人。
github 收录
Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。
www.nrel.gov 收录