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？
PISCO: Intertidal: site temperature data: Cape Blanco, Oregon, USA (CBLX00)
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/CBLX00_XXXIBTNXTSR01_20090805.50.2
下载链接
链接失效反馈资源简介：
This metadata record describes air temperature data collected at Cape Blanco, Oregon, USA by PISCO. Measurements were collected using micro-T Temperature Logger (NexSens DS1921G) beginning 2009-08-05. 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 60.0 minute intervals.
创建时间：
2024-01-31
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
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度，中国近海台风路径数据集，包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。 数据源为获取温州台风网(http://www.wztf121.com/)的真实观测路径数据，经过处理整合后形成文件，如使用csv文件需使用文本编辑器打开浏览，否则会出现乱码，如要使用excel查看数据，请使用xlsx的格式。
国家海洋科学数据中心 收录
TeleSpeechPT
TeleSpeechPT数据集包含约30万小时的方言和口音语音数据，用于训练无监督模型，以及包含4万小时的监督数据集。该数据集旨在解决中国方言和口音的语音识别问题，通过结合自监督学习和大型语言模型（LLM）来提升语音识别性能。数据集内容涵盖多个方言和口音，包括安徽、甘肃、河北、山东、山西、天津、广东、河南、四川、重庆、东北、陕西、湖北、福建、贵州、杭州、湖南、江西、上海、苏州、云南和客家等。数据集创建过程涉及对大量语音数据的收集和预处理，以及使用自监督学习方法进行模型训练。该数据集可应用于语音识别、语音合成和语音增强等领域，旨在解决方言和口音语音识别的挑战。
arXiv 收录
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
魔搭社区 收录