Alphafold2 models of 47G4 (Hu19) scFv dimers and of VLVL dimers|蛋白质结构预测数据集|Alphafold2模型数据集
收藏CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2022)
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0),SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度(10-100cm)的高时空分辨率土壤湿度,数据单位为0.001m³/m³,缺失值为-999,投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准,使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数(LAI)、土地覆盖类型(Landtypes)、地形(DEM)和土壤特性(Soil properties)作为协变量,通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度,时间尺度上:ubRMSE为0.041-0.052,R为0.883-0.919;空间尺度上:ubRMSE为0.045-0.051,R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度,它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模,尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述,请阅读说明文档。为便于使用,本研究提供了两种不同分辨率的版本:30 秒(~1km)和0.1度(~9km)。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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DAT
DAT是一个统一的跨场景跨领域基准,用于开放世界无人机主动跟踪。它提供了24个视觉复杂的场景,以评估算法的跨场景和跨领域泛化能力,并具有高保真度的现实机器人动力学建模。
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