five

Intersection of Crown Hill and West Third Street, Los Angeles, 1929|历史城市景观数据集|交通状况数据集

收藏
Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-30 收录
历史城市景观
交通状况
下载链接:
https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1BEDWNA
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Photograph (engineering notebook photoprint) of intersection of Crown Hill Avenue and West 3rd Street, Los Angeles. Also visible are: a few automobiles, oil derrick, overgrown, vacant lots, sidewalk, curb, a few trees and buildings (mostly dwellings) in background, utility poles and lines. No legible signs.
创建时间:
2024-01-31
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

波士顿房价数据集

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于回归任务,尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。

阿里云天池 收录

中国综合社会调查(2023)

中国综合社会调查(Chinese General Social Survey,CGSS)始于2003年,是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。CGSS系统、全面的收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据,总结社会变迁的趋势,探讨具有重大科学和现实意义的议题,推动国内科学研究的开放与共享,为国际比较研究提供数据资料,充当多学科的经济与社会数据采集平台。

中国学术调查数据资料库 收录

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

MIMII数据集

MIMII数据集是由日立有限公司研究与开发集团创建的,专注于工业机器异常声音检测的数据集。该数据集包含26,092个正常操作条件下的声音文件,涵盖阀门、泵、风扇和滑轨四种机器类型。数据集的创建过程中,使用了TAMAGO-03麦克风阵列进行声音采集,并在多个真实工厂环境中混合背景噪声以模拟实际环境。MIMII数据集主要用于机器学习和信号处理社区开发自动化设施维护系统,特别是在无监督学习场景下检测机器异常声音。

arXiv 收录

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 收录