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Conductivity, temperature, pressure, and nitrate data from an ITP on the Gulf Ecosystem Observatory mooring in the Gulf of Alaska, 2019-2020
收藏DataONE2024-04-30 更新2024-06-08 收录
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This dataset describes conductivity, temperature, pressure, and nitrate measurements from an ITP deployed on the Gulf Ecosystem Observatory mooring (GEO1) deployed in the Northern Gulf of Alaska from July 2019-April 2020. These data are delivered as .txt files representing unprocessed, ASCII versions of the data. These data are part of the Northern Gulf of Alaska Long Term Ecological Research (NGA LTER) program. The LTER program is a National Science Foundation–funded network of 28 sites nationwide that focus on the influence of long-term and large-scale phenomenon on ecosystems. Additional funding for sampling is provided by the North Pacific Research Board (NPRB), the Alaska Ocean Observing System (AOOS), and the Exxon Valdez Oil Spill Trustee Council (EVOS) via the Gulf Watch Alaska program.
创建时间：
2024-04-30
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
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
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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
OpenPose
OpenPose数据集包含人体姿态估计的相关数据，主要用于训练和评估人体姿态检测算法。数据集包括多视角的图像和视频，标注了人体关键点位置，适用于研究人体姿态识别和动作分析。
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SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准，专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧，总计400,000个实例，从不同高度和视角（5至260米，0至90度）捕获，并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距，特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据，如高度、视角和速度，支持多模态系统的开发，以提高检测的准确性和速度。此外，数据集还包括多光谱图像，利用非可见光谱（如近红外和红边光谱）来增强人类检测能力。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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