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？
Polygamy slows diversification in shorebirds_rawdata
收藏DataONE2017-02-17 更新2024-06-26 收录
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https://search.dataone.org/view/null
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This file contains all of the raw microsatellite data for ten species of plover. Kittlitz's plover and white-fronted plover are divided into two datasets which represent 1) mainland African populations and 2) Madagascan populations. Details of the microsatellite markers and PCR conditions can be found in the paper. Killdeer plover has one marker identified as having a high estimate of null alleles, this is marked in grey shading.
创建时间：
2017-02-17
数据主题
5,000+
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54 个
任务类型
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糖尿病相关的医学研究或者健康数据
AI_Studio 收录
ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
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CTD (Comparative Toxicogenomics Database)
CTD是一个综合性的数据库，旨在通过整合基因、化学物质、疾病和环境暴露的数据，来促进对环境因素与人类疾病之间关系的理解。该数据库包括化学物质与基因的相互作用、化学物质与疾病的关联、基因与疾病的关联以及化学物质与环境暴露的关联。CTD还提供数据下载、API访问和在线查询工具。
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DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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SH17
SH17数据集由温莎大学的机械、汽车和材料工程系创建，包含8,099张标注图像，涵盖17类个人防护装备（PPE），如安全帽、安全眼镜等。数据集从多样化的工业环境中收集，旨在通过对象检测和卷积神经网络技术，提高制造业中的人身安全。创建过程中，数据通过Pexels网站收集并由专业人员进行标注，确保了数据的质量和多样性。该数据集主要用于训练和验证对象检测模型，以解决工业环境中的个人防护装备合规性问题。
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