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？
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关于公布第三届“生命之水”主题教育活动结果的通知|水资源保护数据集|主题教育数据集
收藏常州市政府数据开放平台2018-09-01 更新2024-03-06 收录
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数据项信息：信息名称,公开方式,文件编号,发布机构
提供机构：
提供单位：市教育局
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
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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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。
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HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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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
ElecBench
ElecBench是一个专为电力系统操作中的大型语言模型（LLM）评估而设计的数据集。该数据集旨在通过覆盖特定行业的场景和深化专业知识的测试，提高决策的精确性。数据集包括六个核心性能指标和24个子指标，用于评估LLM在电力系统操作中的应用能力。ElecBench的创建旨在解决现有评估基准的不足，特别是在处理电力系统操作中的复杂专业问题和高级技术知识方面。该数据集的应用领域主要集中在电力系统的优化、稳定性和经济效率的提升。
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