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CalCOFI 1110NH Cruise Data. In California Cooperative Oceanic Fisheries Investigations (CalCOFI): Acoustic and Trawl Data|海洋生态学数据集|声学遥感数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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https://library.ucsd.edu/dc/object/bb1059712c
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Acoustic backscattering data were collected between stations using a hull-mounted Simrad EK60 split-beam echo sounder equipped with five frequencies (18, 38, 70, 120, and 200kHz). The EK60 was calibrated before each cruise using the standard sphere method (Foote et al., 1987). Pulse length was set to 1.024ms with a ping rate of 0.5s_1. Beam angles were 71 for the 38kHz transducers and111 for the 18 kHz. Power for both 18 and 38kHz transducers was 2kW. As the three highest frequencies did not reliably penetrate to the depth of the daytime deep scattering layer (DSL) at the vessel transit speed (10knot), they were not used in this study. Acoustic data were processed and noise removed using Echoview software. Nautical area scattering coefficient (NASC) was calculated over 100m distance segments by 5m depth intervals. See Davison et al. (2015a) for further details of acoustic data analysis methods.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
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54 个
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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
COCA (Corpus of Contemporary American English)
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EdNet
displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介 圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集，一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动，这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源：EdNet：教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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