有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
File Carving based Digital Forensic Tools Testing Data Sets (Contiguous Files)|数字取证数据集|数据雕刻数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-26 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/2kh2bdsp5b
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链接失效反馈资源简介：
The test image is a NTFS file system and is intended to test data carving tools and their ability to extract various file formats. The image contains several allocated and deleted files that are all stored in contiguous format within its allocated space. All files are random files that that were in my possession or that I created from scratch. This image was created from a NAND USB thumb-drive that was wiped and formatted using the Forensic Toolkit FTK Imager with the file extension of AD1. The image has been eliminated with its meta data so that it cannot be mounted and therefore data carving methods must be used to extract the files. This test image is a 'raw' image (i.e. 'dd') of a NTFS file system. The file system is 2 GB. The MD5, SHA, file types, name of every file and all other details of the image are clearly mentioned in the .csv and .txt files attached to this data set. One can run the image against any data carving based tool and thus can cross check the obtained values with that of our image.
创建时间：
2024-01-23
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
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。
data.stats.gov.cn 收录
TCM-Tongue
TCM-Tongue是一个专门用于人工智能辅助中医舌诊的标准化舌像数据集，包含6719张在标准化条件下捕获的高质量图像，并标注了20种病理症状类别（平均每张图像有2.54个经过临床验证的标签，所有标签均由持有执照的中医执业医师验证）。数据集支持多种标注格式（COCO、TXT、XML），以方便广泛使用，并使用九种深度学习模型进行了基准测试，以展示其在人工智能开发中的实用性。该资源为推进可靠的中医计算工具提供了关键基础，填补了该领域的数据短缺，并通过标准化、高质量的诊断数据促进了人工智能在研究和临床实践中的整合。
arXiv 收录
RAVDESS
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OpenDataLab 收录
LANDSLIDE DETECTION
该数据集专注于山体滑坡现象的识别与分类，旨在为改进YOLOv8模型提供高质量的训练数据。数据集包含1600幅图像，类别数量为1，具体类别为“LANDSLIDE”。数据集的构建考虑了山体滑坡的多样性与复杂性，确保模型在实际应用中具备良好的泛化能力。
github 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