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？
The Overall Carbon Transfer of U.S. Freight Ships from 2018 to 2022.xlsx
收藏Mendeley Data2024-05-23 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://figshare.com/articles/dataset/The_Overall_Carbon_Transfer_of_U_S_Freight_Ships_from_2018_to_2022_xlsx/25846114
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The data illustrates the carbon transfer of U.S. freight ships from 2018 to 2022
创建时间：
2024-05-19
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
中文突发事件语料库
中文突发事件语料库是由上海大学（语义智能实验室）所构建，根据国务院颁布的《国家突发公共事件总体应急预案》的分类体系，从互联网上收集了5类（地震、火灾、交通事故、恐怖袭击和食物中毒）突发事件的新闻报道作为生语料，然后再对生语料进行文本预处理、文本分析、事件标注以及一致性检查等处理，最后将标注结果保存到语料库中，CEC合计332篇。
github 收录
中国区域250米植被覆盖度数据集（2000-2024）
该数据集是中国区域2000至2024年月度植被覆盖度产品，空间分辨率250米，合成方式采用月最大值合成，每年12期，共299期。本产品采用基于归一化植被指数（NDVI）像元二分模型，根据土地利用类型确定纯植被像元值和纯裸土像元值，实现植被覆盖度计算。本产品去除湖泊、河流、冰川/永久积雪等区域。其中，NDVI数据来源于国家青藏高原科学数据中心中国区域250米归一化植被指数数据集（2000-2024）产品。通过时空变化趋势分析检验法分析，该数据集符合时间变化趋势和空间变化趋势。该数据集能够为全国区域生态质量评价、重要生态空间调查评估等工作提供数据参考。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
M4-SAR
M4-SAR是一个多分辨率、多极化、多场景、多源数据集，用于光学与合成孔径雷达（SAR）融合的目标检测。该数据集由南京理工大学PCA实验室、安徽大学ICSP教育部重点实验室和南开大学计算机科学学院共同构建，包含112,184对精确对齐的图像和近一百万个标注实例。数据集覆盖六个关键类别，并使用公开的光学和SAR数据，包括Sentinel-1和Sentinel-2卫星提供的数据。为了克服SAR标注的挑战，该研究提出了一种半监督的光学辅助标注策略，利用光学图像的语义丰富性来显著提高标注质量。M4-SAR数据集旨在解决现有光学和SAR数据集的局限性，为多源融合目标检测任务提供大规模、高质量、标准化的数据集，并推动相关研究的发展。
arXiv 收录
VEDAI
用于训练YOLO模型的VEDAI数据集，包含图像和标签，用于目标检测和跟踪。
github 收录