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？
New schools in San Fernando Valley, 1952
收藏Mendeley Data2024-05-30 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1OPY3KW6
下载链接
链接失效反馈资源简介：
22 images. New schools in San Fernando Valley, 29 August 1952. John Foate (Superintendent of job at Beachy Avenue School, Pacoima); Phil Webb (Carpenter); Hiky Schwartz (painting at Beachy Avenue School); Robert Kaplan -- 8 years; Mrs. Lennet Power (at Plummer Street School); Art Harris (at Lorna Street School in Walnut Grove); Catherine Robbins -- 8 1/2 years; Vickie Quigg -- 8 years.; Caption slip reads: "Photographer: Lapp. Date: 1952-08-28. Assignment: New schools in San Fernando Valley. 43: John Foate, Supt. of job at Beachy Ave. School in Pacoima & Phil Webb, carpenter on job. 13/14: Hiky Schwartz, painting at Beachy Ave. School. 41. View of Beachy Ave. School. 25: Lorna St. School in Walnut Grove. 26: Art Harris adj. windows new classroom. 15/16/31/32: Catherine Robbins, 8 1/2; Vickie Quigg, 8. 42: Plumer [sic] St. School (sweeping). 47/48: Mrs. Lennet Power dusting new desk, 5th grade room. (note desk arrangement). 2/1: Cleaning up around new Plummer St. School. 45: Shirley Avenue School, row of temporary bungalow type classrooms, elementary. 6/7: Richard Kaplan, 12, Robert Kaplan, 8. 8: L to R, Robert Kaplan, 8; & Richard Kaplan 12 at Shirley Ave. School. 46/5: Tenny St. School showing burned down bungalows".
创建时间：
2024-05-26
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
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。
figshare.com 收录
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息，涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类，提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录
福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图
该数据为福建省龙岩市长汀县2002年森林分类经营图，数据为矢量数据，包括行政单元、行政代码、类型、类型代码、标准类型、标准类型代码等属性字段，该数据为森林资源清查、规划设计等提供数据支撑服务。
国家林业和草原科学数据中心 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
arXiv 收录
OpenML-CC18
我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件，以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用； (ii) 关于套件内容的机器可读元信息； (iii) 在线共享结果，实现大规模比较。作为第一个这样的套件，我们提出了 OpenML-CC18，这是一个机器学习基准套件，包含 72 个分类数据集，从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是： * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2，每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集，也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件，请引用：Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019}，日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }
OpenDataLab 收录