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Pre-trained artificial neural network for prediction of long-rod penetration depth in a semi-infinite target|人工神经网络数据集|穿透深度预测数据集
收藏Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-26 收录
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A pre-trained artificial neural network is provided for predicting the scaled penetration depth P/L of a rod penetrating into a semi-infinite target, based on the rod length-over-diameter ratio L/D, the impact velocity and the density and hardness of the target and projectile materials. The tensorflow keras sequential network is stored as neural_network.h5 in hierarchical data format (HDF5). The script main.py demonstrates an application of the neural network. Alternatively, the notebook main.ipynb or its static version main.html may be consulted.
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
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录
PSR4K
PSR4K数据集由500张分辨率为960×540像素的低分辨率图像组成，这些图像通过多种降质类型进行降质，但没有提供原始的高质量图像。该数据集旨在反映实际部署条件，并作为多样性和挑战性的基准。数据集被分为十个类别：动物、建筑、艺术、食物、自然、物体、肖像、运动、文本和城市场景。每个类别都应用了五种不同的降质，包括各种下采样方法、模糊和JPEG压缩。
arXiv 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
DIOR
“DIOR” 是用于光学遥感图像中对象检测的大规模基准数据集，该数据集由23,463图像和带有水平边界框注释的192,518对象实例组成。
OpenDataLab 收录