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？
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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https://data.mendeley.com/datasets/3rgkbwnzdb
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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
SMSSpamCollection
该数据集包含数千条标记为spam或ham（非垃圾邮件）的短信。它反映了日常通信的典型情况，并包含常见的垃圾邮件词汇，为评估文本分类模型提供了现实基础。
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Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集，包含多种水果的图像，如苹果、香蕉、樱桃等，总计42345张图片，分为训练集和验证集，共有64个水果类别。
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中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国陆地实际蒸散发数据集（1982-2024）
本数据集为基于蒸散发互补方法研制的中国陆地蒸散发数据产品v2.0。输入数据包括CMFD v2的向下短波辐射、向下长波辐射、气温、湿度、风速、气压，GLASS反照率、发射率等，以及ERA5-Land地表温度等。本数据集时间跨度为1982年-2024年，空间范围为中国陆地。本数据集可为研究长时间尺度水循环和气候变化提供基础。陆地实际蒸散发 (Ea)，单位: mm/month。 时间分辨率为逐月；空间分辨率为0.1°。数据类型：NetCDF；本数据仅为陆地实际蒸散发，不含水面。
国家青藏高原科学数据中心 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录