five

PISCO: Intertidal: site temperature data: Gull Haven, Oregon, USA (GHVX00)

收藏
Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-28 收录
下载链接:
https://data.piscoweb.org/metacatui/#view/doi:10.6085/AA/GHVX00_XXXITV2XLSR02_20130608.50.1
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
This metadata record describes a mix of intertidal seawater and air temperature data collected at Gull Haven, Oregon, USA by PISCO. Measurements were collected using Onset Tidbit V2 Temp Data Logger (Onset Computer Corp. UTBI-001) beginning 2013-06-08. Site temperature loggers are bolted down in a wire cage at various locations within each site. Mussel growth temperature loggers are bolted down in a wire cage at high, mid, or low positions within a mussel bed. Temperature is recorded at 5.0 minute intervals.
创建时间:
2024-01-31
用户留言
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?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

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。

figshare.com 收录

CAMO(Camouflaged Object)

伪装对象 (CAMO) 数据集,专为伪装对象分割任务而设计。我们关注两类,即自然伪装的物体和人工伪装的物体,它们通常分别对应于现实世界中的动物和人类。 伪装对象图像由 1250 张图像组成(训练集 1000 张图像,测试集 250 张图像)。从 MS-COCO 数据集中收集非伪装对象图像(训练集 1000 张图像,测试集 250 张图像)。 CAMO 具有客观性掩码真实性。

OpenDataLab 收录

CAS 滑坡数据集:用于山体滑坡检测深度学习的大规模多传感器数据集

在这项工作中,我们提出了CAS滑坡数据集,这是一个用于基于深度学习的滑坡检测的大规模多传感器数据集,由中国科学院(CAS)山地灾害与环境研究所的人工智能小组开发。该数据集旨在解决滑坡识别中遇到的挑战。随着气候变化和地震导致的山体滑坡发生率增加,人们越来越需要一个精确而全面的数据集来支持快速有效的山体滑坡识别。与现有数据集的数据集大小、覆盖范围、传感器类型和分辨率限制相比,CAS 滑坡数据集包括 20,958 张图像,整合了来自 <> 个地区的卫星和无人机数据。为了确保可靠性和适用性,我们建立了一种稳健的方法来评估数据集的质量。我们建议使用CAS滑坡数据集作为构建滑坡识别模型的基准,并促进深度学习技术的发展。研究人员可以利用该数据集获得增强的预测、监测和分析能力,从而推进自动滑坡检测。如果您打算使用我们的数据集,请通过引用我们在您的项目中的工作来感谢我们的研究。

DataCite Commons 收录

China Health and Nutrition Survey (CHNS)

China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。

www.cpc.unc.edu 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。

github 收录