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August 2019 Ningaloo DMR BRUV field trip - part 3 of 5|海洋生物学数据集|水下视频技术数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-29 收录
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https://data.csiro.au/collections/collection/CIcsiro:48752v1/DItrue
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Name, Brief Description and owner: Baited Remote Underwater stereo-Video (BRUV) systems (6 in total) were used. All equipment (BRUVs, weights, cameras, lights, ropes, etc.) belonged to UWA Relevant component details: make, model, serial number, firmware version, settings: Stereo‐BRUV systems consisted of a frame, protecting 2 convergent video cameras inside waterproof housings (plus one rear-facing video camera) and 2 lights (one forward-facing and one rear-facing), attached to a base bar, with a baited container fixed in front of the cameras. Systems were tethered by rope to surface buoys to facilitate relocation and retrieval. Weights were added to frames due to the current and depth in the area. Cameras used: 2 x Canon HG 25 (forward facing) with the follow settings: • Focus: Manual (3.0m) • Rec Program: P) • Image stabilizer: OFF • Facial recognition: OFF • Recording mode: MXP • Frame rate: PF25 1 x GoPro Hero 3+ (backwards facing), taking photos every 60 seconds. Cameras were calibrated at UWA prior to and at the conclusion of the field trip, using SeaGIS software Cal. Contains files: 8.01.*.avi to 12.11.*.avi
创建时间：
2023-06-28
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
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
Nikkei 225
Nikkei 225，又称日经225指数，是日本东京证券交易所的一个重要股票市场指数，由225家日本大型上市公司组成。该指数是衡量日本股市表现的重要指标，涵盖了从制造业到服务业的多个行业。
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O*NET
O*NET（Occupational Information Network）是一个综合性的职业信息数据库，提供了关于各种职业的详细描述，包括技能要求、工作活动、知识领域、工作环境等。该数据集被广泛用于职业分析、教育和劳动力市场研究。
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ICLR Peer Review and Rebuttal Process Dataset
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OpenML-CC18
我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件，以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用； (ii) 关于套件内容的机器可读元信息； (iii) 在线共享结果，实现大规模比较。作为第一个这样的套件，我们提出了 OpenML-CC18，这是一个机器学习基准套件，包含 72 个分类数据集，从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是： * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2，每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集，也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件，请引用：Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019}，日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }
OpenDataLab 收录