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Dogs - various owners, Los Angeles County, Calif., 1939|狗品种展示数据集|历史照片数据集
收藏Mendeley Data2024-05-20 更新2024-06-29 收录
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https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1XVVZ1PJ
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54 photographs of different kinds of dogs, from puppies to mature dogs, with people from babies to adults, many featuring Balto dog food, probably in Los Angeles County, California, 1939 April 4. "Client: Coast Fishing; Agency: Dan Miner; extra neg[atives] in B envelope; operator's report - name: Joe: 9 sets of dog photos; Amount: 135.00" - on envelopes. "Mr. Doane, Walt Butterfield, A4 & A5 bulldog & husky in back of car, husky on steps; T. Z. Chelson, red setters; Paul Taylor A14, little pup smelling can; Jewell Lockhart D - woman on steps black cocker can in hand; Carter - A268 setter & pups" - on scraps of paper.
创建时间：
2024-05-16
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
XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台（抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩）的117720个短视频，包含381926个样本和535个话题，覆盖了从发布后的互动信息，如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法，对视频的长期传播影响力进行评分，分为0到9级，旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
arXiv 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
arXiv 收录
RFUAV
RFUAV数据集是由浙江科技大学信息科学与工程学院开发的高质量原始射频数据集，包含37种不同无人机的约1.3 TB原始频率数据。该数据集旨在解决现有无人机检测数据集类型单一、数据量不足、信号-to-噪声比(SNR)范围有限等问题，提供了丰富的SNR级别和用于特征提取的基准预处理方法及模型评估工具。数据集适用于射频无人机检测和识别，有助于推动相关技术的研究与应用。
arXiv 收录
Vehicle Energy Dataset (VED)
Vehicle Energy Dataset (VED)是由密歇根大学创建的一个大规模数据集，包含从2017年11月至2018年11月期间，在美国密歇根州安娜堡收集的383辆个人汽车的燃油和能量数据。该数据集捕捉了车辆的GPS轨迹以及燃油、能量、速度和辅助电源使用的时间序列数据。数据集中的车辆类型多样，包括264辆汽油车、92辆混合动力车和27辆插电式混合动力/电动车。VED数据集总里程约374,000英里，涵盖了从高速公路到交通密集的市中心区域等各种驾驶条件和季节。数据集创建过程中，研究团队通过安装在车辆上的OBD-II记录器收集数据，并对个人身份信息进行了去标识化处理，以保护参与者隐私。VED数据集的应用领域广泛，包括车辆能源消耗建模、驾驶员行为建模、机器学习和深度学习、交通模拟器的校准、最佳路线选择模型、人类驾驶员行为预测以及自动驾驶汽车的决策制定等。
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