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？
Concatenated alignment of exonic sequence data
收藏DataONE2016-05-19 更新2024-06-26 收录
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Concatenated alignment (1195 loci) of exonic sequence data used to fit branch length on summary-coalescent species tree
创建时间：
2016-05-19
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
中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录
BBGRE
The Brain & Body Genetic Resource Exchange (BBGRE) provides a resource for investigating the genetic basis of neurodisability. It combines phenotype information from patients with neurodevelopmental and behavioural problems with clinical genetic data, and displays this information on the human genome map.
国家生物信息中心 收录
CODrone
CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集，它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像，增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像，捕获自五个城市的真实无人机飞行，涵盖了各种城市和工业环境，包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力，它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度，从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注，总计超过 590,000 个标记实例。总体而言，这项工作构建了一个综合数据集和基准，用于城市无人机场景中的定向目标检测，旨在满足该领域的研究和实践应用需求。
arXiv 收录
ai-hub2
本项目所使用的数据集名为“ai-hub2”，其主要目的是为改进YOLOv11的工地工程车辆装置检测系统提供高质量的训练数据。该数据集包含五个类别，分别是：钻孔机（boring_machine）、混凝土车（concrete_truck）、起重机（crane）、自卸车（dump_truck）和挖掘机（excavator）。这些类别涵盖了工地上常见的重型机械设备，能够有效支持车辆检测系统在复杂环境中的应用。
github 收录
中国近海地形数据集（渤海，黄海，东海，南海）
本数据集包含历年来通过收集和实测方法取得的中国近海水深点数据、地形图数据（ArcGIS格式），以及黄河口、莱州湾东部、辽东湾、山东南部沿海、南海部分海域的单波束、多波束水深测量数据，包括大尺度的低密度水深数据与局部高密度水深数据。
地球大数据科学工程 收录