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Asymmetric Knife. XCB-105-1555|考古学数据集|文物数字化数据集
收藏Mendeley Data2024-05-10 更新2024-06-28 收录
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https://zenodo.org/records/10230023
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Asymmetric Knife. XCB-105-1555. 400 BCE-100 CE XCB-105 Adamagan (Aleut for place of walrus hunters) is at the head of Morzhovoi Bay, western Alaska Peninsula. It is a massive village with multiple occupations. When it was occupied 400 BCE-100 CE, it was the largest village in the Arctic with an estimated 1000 people. It also has limited occupations dated 2200-1700 BCE, 1000-600 BCE, and 900-1100 CE. The Western Alaska Peninsula artifacts are presented as a result of the research conducted under grants NSF 9630072, NSF 9814086, NSF 9996372, NSF 9996415, NSF 1139266, NSF 1321411. H. Maschner, Principal Investigator. These artifacts were scanned with either a Faro Edge Arm or a Minolta Vivid 9i. Processed in Geomagic or Polyworks. 2-8 photos were used for texture in Geomagic Wrap. Original digitizing work done at the IVL at Id. St. Univ. Subsequent processing and publication completed at Global Digital Heritage. Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
创建时间：
2023-12-06
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
The MaizeGDB
The MaizeGDB（Maize Genetics and Genomics Database）是一个专门为玉米（Zea mays）基因组学研究提供数据和工具的在线资源。该数据库包含了玉米的基因组序列、基因注释、遗传图谱、突变体信息、表达数据、以及与玉米相关的文献和研究工具。MaizeGDB旨在支持玉米遗传学和基因组学的研究，为科学家提供了一个集成的平台来访问和分析玉米的遗传和基因组数据。
www.maizegdb.org 收录
ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
eric.ed.gov 收录
Photovoltaic power plant data
包括经纬度、电源板模型、NWP等信息。
github 收录
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。
github 收录
全球1km分辨率大气二氧化碳浓度数据集（2003-2023）
持续增加的人为CO₂排放导致了全球变暖和气候变化，进而引发了全球范围的重大环境、经济和健康损失，基于卫星遥感数据准确连续地监测大气CO₂变化对于理解全球碳循环、评估碳源和碳汇的分布以及制定有效的减排政策至关重要。大气CO2柱浓度（XCO2）指从地表到大气顶层干燥空气柱中CO2的平均体积比，是用来表征大气中CO2分子含量的物理量。当前已公开发表的全球无缝XCO2产品存在无法同时提供长时间跨度和高时空分辨率的问题，限制了其更为广泛的科学应用。本数据集基于来自SCIAMACHY、GOSAT 和 OCO-2 三颗卫星/传感器的XCO2观测数据进行二次研发，以卫星XCO2观测数据为训练标签，与 CO₂ 排放、吸收和传输相关的多源因素为解释变量，利用整合了U-Net网络和ConvLSTM网络的深度学习算法构建预测模型，生成了国际首套2003-2023年全球时空连续1公里分辨率逐日XCO2数据集。经全球27个TCCON地面观测站点的验证，结果表明该产品具有较好的精度（决定系数R2为0.989，均方根误差RMSE为1.021ppm）。本数据集为深化对全球碳循环的理解、评估减排政策以及应对气候变化挑战提供了重要的基础数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录