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？
Data underlying the publication: Tidal dissipation from free drift sea ice in the Barents Sea assessed using GNSS beacon observations|海冰研究数据集|潮汐耗散数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-29 收录
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https://data.4tu.nl/articles/_/16930693/1
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The aim of the research is to understand the dissipation between free drift sea ice and tides. For this, we had an observation dataset of 6 buoys in the Barents Sea region. A point ice model was developed later to model the observed buoy drift. In the uploaded dataset here, you will find the results of the various runs of the point ice model. The results are in separate folders for each buoy with separate excel/csv sheets. A readme.md file is given as description in each folder.
创建时间：
2023-06-28
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
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
yuvidhepe/us-accidents-updated
这是一个覆盖美国49个州的全国性交通事故数据集，数据收集自2016年2月至2023年3月，通过多种交通API实时收集。目前数据集中包含约770万条交通事故记录，可用于实时交通事故预测、热点位置研究、伤亡分析以及环境因素对事故发生的影响研究等。
hugging_face 收录
BDD100K
数据集推动了视觉的进步，但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究，以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性，这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集，我们为异构多任务学习建立了一个基准，并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明，现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 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
LFW (Labeled Faces in the Wild)
Labeled Faces in the Wild，是一个人脸照片数据库，旨在研究无约束的人脸识别问题。该数据集包含从网络收集的超过 13,000 张人脸图像。每张脸都标有图中人物的名字。照片中的 1680 人在数据集中有两张或更多张不同的照片。这些人脸的唯一限制是它们是由 Viola-Jones 人脸检测器检测到的。更多细节可以在下面的技术报告中找到。
OpenDataLab 收录