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Flood Disasters in Yunnan Province During 1986-2020
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-26 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/sgb2wy8nkh
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This is a geospatial dataset stored in .gdb format. We compiled information on flood disaster events in Yunnan Province from 1986 to 2020 by extracting relevant data from the documentary materials recorded by government administrative departments, and constructed a spatial dataset of flood disaster events according to the geospatial data specification. Data on relevant geographical, occurrence, casualties, economic losses, and information sources are also provided. Rich and reliable data sources, rigorous data collation process, cross-validation of detailed disaster information guarantee the quality of this dataset. This dataset can be utilized for research related to flood disasters, such as the analysis of spatiotemporal evolution patterns, the elucidation of spatial distribution driving mechanisms, and the assessment of disaster risks. This dataset can be employed for conducting research on the spatiotemporal evolution patterns of flood disasters, deciphering the driving mechanisms behind their spatial distribution, and assessing disaster risks.
创建时间：
2024-01-23
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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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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PrimerBank
PrimerBank is a public resource for PCR primers. These primers are designed for gene expression detection or quantification (real-time PCR). PrimerBank contains over 306,800 primers covering most known human and mouse genes.
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MNIST数据集
数据规模 训练集：60,000 张手写数字图像（28×28 像素灰度图）及对应标签 34。 测试集：10,000 张图像与标签，用于模型评估 68。 数据来源 由美国国家标准与技术研究院（NIST）收集，50% 样本来自高中生手写，50% 来自人口普查局工作人员 48。 经 Yann LeCun 团队标准化处理，成为机器学习基准数据集 1011。
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OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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Cars数据集包含196类汽车的16,185图像。数据被分成8,144训练图像和8,041测试图像，其中每个类被大致分成50-50。类别通常在品牌，型号，年份，例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的级别。
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