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收藏N-MNIST (Neuromorphic-MNIST)
简要说明 Neuromorphic-MNIST (N-MNIST) 数据集是原始基于帧的 MNIST 数据集的尖峰版本。它由与原始 MNIST 数据集相同的 60 000 个训练样本和 10 000 个测试样本组成,并以与原始 MNIST 数据集(28x28 像素)相同的视觉比例捕获。 N-MNIST 数据集是通过将 ATIS 传感器安装在电动云台装置上并让传感器在 LCD 监视器上查看 MNIST 示例时移动来捕获的,如本视频所示。可以在下面的论文中找到对数据集及其创建方式的完整描述。如果您使用数据集,请引用本文。果园,G。科恩,G。贾亚万特,A。和 Thakor, N. “Converting Static Image Datasets to Spiking Neuromorphic Datasets Using Saccades”,《神经科学前沿》,第 9 卷,第 437 期,2015 年 10 月
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中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息,包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息,涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类,提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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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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