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RealRain-1k|图像去雨数据集|图像恢复数据集
收藏arXiv2022-11-19 更新2024-06-21 收录
下载链接：
https://github.com/hiker-lw/RealRain-1k
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链接失效反馈资源简介：
RealRain-1k是由IEEE成员创建的高质量真实雨天图像数据集，包含1120对高分辨率清洁和雨天图像，涵盖低密度和高密度雨流。该数据集通过从大量真实世界雨天视频片段中自动生成，采用可控雨密度过滤方法，确保图像具有高分辨率、背景多样性、雨流多样性和严格的空间对齐。RealRain-1k不仅用于单图像去雨研究，还衍生出名为SynRain-13k的大规模合成数据集，通过将真实雨流层粘贴到自然图像上，减少合成与真实图像之间的领域差距。该数据集广泛应用于图像恢复领域，旨在解决真实场景中单图像去雨的挑战。
提供机构：
IEEE
创建时间：
2022-06-11
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
光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
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O*NET
O*NET（Occupational Information Network）是一个综合性的职业信息数据库，提供了关于各种职业的详细描述，包括技能要求、工作活动、知识领域、工作环境等。该数据集被广泛用于职业分析、教育和劳动力市场研究。
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中性笔商品在不同地区天猫平台的销售渗透率分析数据
销售渗透率通常定义为特定产品在潜在市场中的占有率。对公司天猫平台上中性笔商品在不同地区的销售渗透率进行分析，对于理解中性笔商品在不同地区的市场发展趋势、识别商品在不同地区的增长机会和潜在风险、指导公司选品规划和商品定价以及优化资源配置，具有重要的统计意义和实际应用价值。本数据也可为中性笔商品的供应商（生产厂商）和其他销售商同行在市场进入、产品开发、定价策略等方面提供参考。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：收集公司在天猫平台上销售的中性笔商品在不同地区每季度的销售统计信息，具体包括商品类目、商品名称、销售渠道/平台、统计区域、统计年份和季度、本季度内单月最高销量、本季度内单月最低销量、本季度平均月销量。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。 2.建立销售渗透率分析模型：（1）计算本季度月均潜在销量：本季度月均潜在销量=本季度内单月最高销量-本季度内单月最低销量+本季度平均月销量；（2）计算本季度月均销售渗透率：本季度月均销售渗透率=（本季度平均月销量/本季度月均潜在销量）*100%；（3）销售渗透率分析：基于计算出的销售渗透率，根据区县划分不同的类别和级别，≥90%以上标记为“销售渗透率高”，50%-90%区间（不含50%和90%）内标记为“销售渗透率中等”，≤50%标记为“销售渗透率低”。分界线90%和50%通过公司内部与行业专家研讨确定。
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Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。
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NACC
NACC（National Alzheimer's Coordinating Center）数据集包含了来自美国各地的阿尔茨海默病研究中心的临床和神经病理学数据。该数据集主要用于研究阿尔茨海默病和其他相关痴呆症的进展和治疗。数据包括患者的临床评估、认知测试、神经影像学数据、遗传信息和病理学报告等。
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