有没有相关的论文或文献参考？
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数据集的作者是谁？
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Top Coffee and Car Twitter Brand Content Co-creation
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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https://figshare.com/articles/Top_Coffee_and_Car_Twitter_Brand_Content_Co-creation/12685985
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A 3-month sample of brand and consumer tweets from Top brands on Twitter. This data contains marketing messages, metadata in the form of eWOM outcomes (Like, Share, Comment) and an explicit structure extracted from content which is based on value propositions. Brand and consumer value propositions, sentiments and eWOM outcomes can then be quantitatively analysed for underlying statistical relationships
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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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。
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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
BDD100K
数据集推动了视觉的进步，但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究，以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性，这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集，我们为异构多任务学习建立了一个基准，并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明，现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
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LANDSLIDE DETECTION
该数据集专注于山体滑坡现象的识别与分类，旨在为改进YOLOv8模型提供高质量的训练数据。数据集包含1600幅图像，类别数量为1，具体类别为“LANDSLIDE”。数据集的构建考虑了山体滑坡的多样性与复杂性，确保模型在实际应用中具备良好的泛化能力。
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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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