Douglas Aircraft Company strike (Long Beach) pickets, 1951
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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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。
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SWaT Dataset
SWaT Dataset是一个用于工业控制系统(ICS)安全研究的数据集,包含了模拟的网络攻击和正常操作的数据。该数据集由新加坡科技设计大学(Singapore University of Technology and Design)发布,旨在帮助研究人员开发和测试用于检测工业控制系统中网络攻击的算法和模型。
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IWSLT/iwslt2017
IWSLT 2017数据集是一个多语言翻译数据集,涵盖了多种语言对,包括英语、阿拉伯语、德语、荷兰语、意大利语、罗马尼亚语、法语、日语、韩语和中文。数据集的主要任务是文本翻译,包括零样本翻译。数据集的结构包括训练集、验证集和测试集,每个语言对都有相应的数据实例和字段。数据集的创建过程、注释过程以及使用数据时的考虑因素等信息未在README中详细描述。
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PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
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