Data from: Limitations of species delimitation based on phylogenetic analyses: a case study in the (Hypogymnia hypotrypa) group (Parmeliaceae, Ascomycota)
收藏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。
国家青藏高原科学数据中心 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
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
Hospital Deterioration Dataset
这是一个高保真模拟医院队列数据集,包含10,000个模拟医院入院记录,每个记录跟踪最多72小时。数据集提供每小时的生命体征(心率、血压、呼吸频率等)和实验室数值(白细胞计数、乳酸、肌酐等),以及患者人口统计学信息和多种恶化结果标签。专门设计用于构建和基准测试早期预警系统和临床恶化风险模型的机器学习应用。
github 收录
MNIST数据集
数据规模 训练集:60,000 张手写数字图像(28×28 像素灰度图)及对应标签 34。 测试集:10,000 张图像与标签,用于模型评估 68。 数据来源 由美国国家标准与技术研究院(NIST)收集,50% 样本来自高中生手写,50% 来自人口普查局工作人员 48。 经 Yann LeCun 团队标准化处理,成为机器学习基准数据集 1011。
阿里云天池 收录
