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Mokau River (2003)|河流生态数据集|鱼类资源数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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https://figshare.com/articles/dataset/Mokau_River_2003_/15656757
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Mokau River Electro-fishing survey (2003). Type of waterbody: River Variables: EF % range; EF Range; EF pulse rate; Fish Species Counts; Pass number; Specific Conductance; Time fished; Water Temperature Start date: 2003-11-20 End date: 2003-11-20 Region: Taranaki River: Mokau River This dataset was originally hosted in the LERNZdb freshwater data repository that was developed as part of the Lake Ecosystem Restoration New Zealand (LERNZ) project run by the Environmental Research Institute at the University of Waikato, New Zealand. In retrieving LERNZdb material you agree that you rely on the data at your own risk; the University of Waikato offers no warranty or representation that the data is fit for any particular purpose, or free from defects, and will not be liable for any losses or damages whatsoever including any indirect, special, incidental or consequential damages incurred by you arising out of the use of the database or in reliance on the data retrieved. You agree that data is not of a kind ordinarily supplied for personal or domestic purposes, and that the Consumer Guarantees Act 1993 does not apply.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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市规划和自然资源局-深圳市建设项目用地批准信息（划拨）
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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。
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PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
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DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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