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Microarray Analysis Market Top Companies: Profiles and Strategies (2024-2033)|生物信息学数据集|市场研究数据集

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www.emergenresearch.com2023-12-20 更新2025-01-21 收录
生物信息学
市场研究
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资源简介:
Explore the top companies and key players in the Microarray Analysis Market with our detailed report. Get insights on key players, market strategies and learn about their market positions and contributions to the industry.

深入探究微阵列分析市场中的顶级企业和关键参与者,通过我们的详细报告获取关键参与者、市场策略的洞察,并了解其在市场中的定位及对行业的贡献。
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Emergen Research
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CHiME-5

CHiME-5是关于自动语音识别处理技术的数据集。该数据集来自第5个CHiME挑战,包括在真实家庭环境中进行远程多麦克风会话的任务。从晚餐场景中提取语音素材,数据集获得自然对话语音数据,并由6个Kinect麦克风阵列和4个双耳麦克风对记录。 数据集包含单阵列轨道与多阵列轨道语言建模,以及用于阵列同步,语音增强,常规和端到端ASR的数据收集过程,任务和基线系统。

OpenDataLab 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 74 年(1951~2024 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。

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Wind Turbine Data

该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。

www.kaggle.com 收录

HIT-UAV

HIT-UAV数据集包含2898张红外热成像图像,这些图像从43,470帧无人机拍摄的画面中提取。数据集涵盖了多种场景,如学校、停车场、道路和游乐场,在不同的光照条件下,包括白天和夜晚。

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ScanNet v2

ScanNet 是一个 RGB-D 视频数据集,包含 1500 多次扫描中的 250 万个视图,并使用 3D 相机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据,我们设计了一个易于使用且可扩展的 RGB-D 捕获系统,其中包括自动表面重建和众包语义注释。我们表明,使用这些数据有助于在几个 3D 场景理解任务上实现最先进的性能,包括 3D 对象分类、语义体素标记和 CAD 模型检索。

OpenDataLab 收录