Cuneiform Tablet|楔形文字数据集|考古学数据集
收藏China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
Anti-UAV
Anti-UAV数据集由中国科学院大学创建,专注于无人机跟踪研究。该数据集包含318对RGB-T视频,总计超过580,000个手动标注的边界框,适用于长距离无人机跟踪。数据集内容丰富,包括多种场景和光照条件下的视频序列,支持单模态和多模态无人机跟踪。创建过程中,数据集通过精细的标注策略确保高质量。该数据集的应用领域主要集中在无人机监控和跟踪技术的发展,旨在解决无人机在复杂环境中的状态感知问题。
arXiv 收录
MNLI
MNLI(Multi-Genre Natural Language Inference)是一个大规模的自然语言推理数据集,包含433,000多对句子对。该数据集用于评估模型在不同文本类型中的推理能力,包括新闻文章、小说、论坛帖子等。每个句子对都标注了三种可能的关系:蕴含(entailment)、矛盾(contradiction)和中性(neutral)。
cims.nyu.edu 收录
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。
arXiv 收录
2022_浏阳市标准地图行政区划示意版32开
基于湖南省基础地理信息数据库,依据湖南省行政区划界线标准画法和最新境界、标准地名成果,采用其他自然地理要素和人文专题要素的现势性资料编制而成。
湖南大数据交易所 收录