有没有相关的论文或文献参考？
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Woodland bird responses to climate, weather and vegetation
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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https://datadryad.org/resource/doi:10.5061/dryad.fs4k13k/1
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Data used to inform the paper 'Do migratory and resident birds differ in their responses to interacting effects of climate, weather and vegetation?'.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
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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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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。
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EdNet
displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介 圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集，一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动，这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源：EdNet：教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
魔搭社区 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录