Acute occupational phosphine intoxications in the maritime shipping sector: a scoping review
收藏Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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yolo-datasets
深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合,包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。
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PulseBat Dataset
PulseBat数据集是由清华大学深圳国际研究生院与厦门立景新能源科技有限公司合作创建的,包含464个退役锂电池的多维度脉冲测试数据。该数据集覆盖了3种正极材料类型、6种使用历史、3种物理形态和6种容量设计。通过10种脉冲宽度和幅值,以及多个荷电状态和健康状况条件下进行脉冲测试,记录了测试条件和电压响应以及温度信号。该数据集可应用于电池的健康状态评估、荷电状态估计、正极材料类型识别、开路电压重构、热管理等关键诊断任务。
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GVJahnavi/Crops_set
该数据集包含图像和标签两个主要特征。图像特征的数据类型为图像,标签特征的数据类型为类标签,具体包括20种不同的植物病害和健康状态,如玉米的灰斑病、普通锈病、北方叶枯病,以及番茄的细菌性斑点病、早疫病、晚疫病等。数据集分为训练集和测试集,训练集包含25384个样本,测试集包含6346个样本。数据集的下载大小为514893426字节,总大小为474216412.07000005字节。
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RDD2022
RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。
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