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？
Ceilometer CL51 raw data measured during POLARSTERN cruise PS122/2, links to files
收藏Mendeley Data2023-06-02 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://doi.pangaea.de/10.1594/PANGAEA.929528
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The meteorological observatory Polarstern continuously operates a ceilometer to measure cloud height and vertical visibility. The instrument features an upward pointing pulsed diode laser centered at a wavelength of 910nm. Using Light Detection and Ranging (LIDAR) technology the instrument records the backscatter, predominantly caused by hydrometeors such as precipitation and cloud particles. Measurements are taken approximately every 36 seconds. All data published here is left "as recorded", no quality control was applied.
创建时间：
2023-06-02
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
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。
github 收录
CTD (Comparative Toxicogenomics Database)
CTD是一个综合性的数据库，旨在通过整合基因、化学物质、疾病和环境暴露的数据，来促进对环境因素与人类疾病之间关系的理解。该数据库包括化学物质与基因的相互作用、化学物质与疾病的关联、基因与疾病的关联以及化学物质与环境暴露的关联。CTD还提供数据下载、API访问和在线查询工具。
ctdbase.org 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像，涵盖了多种任务类型，如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外，我们还提出了MMOral-Bench，这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现，发现即使是表现最好的模型GPT-4o，也只能达到41.45%的准确率，这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展，我们还提出了OralGPT，它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是，一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升，例如，OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力，并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
arXiv 收录
STKit
STKit是一个旨在增强视觉语言模型（VLMs）在动态视频中进行时空推理能力的数据集，包含现实世界视频的3D注释，详细描述了对象的运动动力学，如旅行距离、速度、移动方向等。该数据集通过结合标注数据和伪标签数据，支持LLaVA-OneVision模型的微调，以生成具备时空推理能力的ST-VLM模型。
arXiv 收录