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Subduction Reversal and the Ontong Java Plateau|地震学数据集|地质研究数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-27 收录
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https://www.fdsn.org/networks/detail/5A_2014/
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链接失效反馈资源简介：
Seismic deployment for passive imaging in Papua New Guinea to image the downing slabs in the region to understand the role of the Ontong Java Plateau in subduction reversal. The array consists of 6 Guralp 3ESPD and 2 Guralp 3TD.
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。
国家青藏高原科学数据中心 收录
China License Plate Dataset
该数据集包含从互联网搜索、手机拍摄或车载记录仪捕获的多种真实场景下的车牌图像。数据集涵盖了不同拍摄角度、时间、分辨率和背景条件，包括多种车辆类型如卡车、轿车、警车和新能源车辆。新能源车辆车牌有八个字母，其他车辆车牌有七个字母，允许部分遮挡的车牌。所有图像均手动标注了边界框和车牌字母。数据集包含来自中国大陆31个省份的1200张车牌图像。
github 收录
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。
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LUNA16
LUNA16（肺结节分析）数据集是用于肺分割的数据集。它由 1,186 个肺结节组成，在 888 次 CT 扫描中进行了注释。
OpenDataLab 收录
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该数据集包含超过5000条随机无人机（UAV）轨迹，这些轨迹是在20小时的飞行时间内收集的，主要用于训练AI模型，如轨迹预测应用。数据集通过自动化管道生成和预处理无人机合成轨迹，使其可以直接用于AI模型训练。数据集的特点是参数化的轨迹，遵循预定义的模式，特别是圆形和无限路径。数据集的结构包括数据字段，如时间戳和无人机的3D位置（x, y, z坐标）。
hugging_face 收录