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Raw ship-based Multibeam Sonar Data acquired during R/V Maurice Ewing expedition EW0209 (2002)
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
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http://doi.iedadata.org/305725
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This data set was acquired with a ship-based Atlas Hydrosweep DS2 Multibeam Sonar system during Maurice Ewing expedition EW0209 conducted in 2002 (Chief Scientist: Dr. Michael Rawson). These data files are of MBSystem Compatible format and include Swath Bathymetry data that have not been processed. Data were acquired while R/V Maurice Ewing was in transit.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
Paper III (Walker et al. 2024)
Data products used in 3-D CMZ Paper III, Walker et al. (2024). The full cloud catalogue is provided in tabular format, along with a full CMZ map showing the clouds and their assigned IDs. For each cloud ID in the published catalogue there are: - Individual cube cutouts from the MOPRA 3mm CMZ survey (HC3N, HCN, and HNCO). - Individual cube cutouts from the APEX 1mm CMZ survey (13CO, C18O, and H2CO). - Cloud-averaged spectra of the ATCA H2CO 4.83 GHz line. - PV slices of the ATCA H2CO 4.83 GHz line, taken across the major axis of the source. - Where applicable, there are mask files which correspond to the different velocity components of the cloud. In these cases, there are two mask files per velocity component, corresponding to the different masking approaches described in the paper.
DataCite Commons 收录
垃圾分类数据集
华为云垃圾分类训练集：分为训练集和测试集，训练集为原华为云垃圾分类比赛数据集，测试集为另外添加图片。大致分为4类，"0": "其他垃圾/一次性快餐盒", "1": "其他垃圾/污损塑料", "2": "其他垃圾/烟蒂", "3": "其他垃圾/牙签", "4": "其他垃圾/破碎花盆及碟碗", "5": "其他垃圾/竹筷", 1 "6": "厨余垃圾/剩饭剩菜", "7": "厨余垃圾/大骨头", "8": "厨余垃圾/水果果皮", "9": "厨余垃圾/水果果肉", "10": "厨余垃圾/茶叶渣", "11": "厨余垃圾/菜叶菜根", "12": "厨余垃圾/蛋壳", "13": "厨余垃圾/鱼骨", 2 "14": "可回收物/充电宝", "15": "可回收物/包", "16": "可回收物/化妆品瓶", "17": "可回收物/塑料玩具", "18": "可回收物/塑料碗盆", "19": "可回收物/塑料衣架", "20": "可回收物/快递纸袋", "21": "可回收物/插头电线", "22": "可回收物/旧衣服", "23": "可回收物/易拉罐", "24": "可回收物/枕头", "25": "可回收物/毛绒玩具", "26": "可回收物/洗发水瓶", "27": "可回收物/玻璃杯", "28": "可回收物/皮鞋", "29": "可回收物/砧板", "30": "可回收物/纸板箱", "31": "可回收物/调料瓶", "32": "可回收物/酒瓶", "33": "可回收物/金属食品罐", "34": "可回收物/锅", "35": "可回收物/食用油桶", "36": "可回收物/饮料瓶", 3 "37": "有害垃圾/干电池", "38": "有害垃圾/软膏", "39": "有害垃圾/过期药物"
阿里云天池 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
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2024）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LEVIR-CD
LEVIR-CD 是一个新的大规模遥感建筑变化检测数据集。引入的数据集将成为评估变化检测 (CD) 算法的新基准，尤其是基于深度学习的算法。 LEVIR-CD 由 637 个非常高分辨率（VHR，0.5m/像素）Google Earth (GE) 图像块对组成，大小为 1024 × 1024 像素。这些时间跨度为 5 到 14 年的双时相图像具有显着的土地利用变化，尤其是建筑增长。 LEVIR-CD涵盖别墅住宅、高层公寓、小型车库和大型仓库等各类建筑。在这里，我们关注与建筑相关的变化，包括建筑增长（从土壤/草地/硬化地面或在建建筑到新建筑区域的变化）和建筑衰退。这些双时相图像由遥感图像解释专家使用二进制标签（1 表示变化，0 表示不变）进行注释。我们数据集中的每个样本都由一个注释器进行注释，然后由另一个注释器进行双重检查以产生高质量的注释。完整注释的 LEVIR-CD 总共包含 31,333 个单独的变更构建实例。
OpenDataLab 收录