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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。
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suno
该数据集包含由人工智能生成的659,788首歌曲的元数据,这些歌曲由suno.com平台生成。数据集是多语言的,主要语言为英语,但也包含日语和其他语言的歌词和标题。每个歌曲的元数据包括唯一标识符、视频和音频URL、封面图像URL、AI模型版本、生成状态、创作者信息等。数据集根据CC0许可证公开,允许任何用途的使用、修改和分发。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
Digital Typhoon
Digital Typhoon数据集是由日本国立情报学研究所创建的,包含自1978年至2022年共44个台风季节的189,364张卫星图像。该数据集旨在为机器学习模型提供长期时空数据基准,特别适用于深度学习模型的分类和回归任务。数据集通过Lambert等面积投影技术处理,确保图像质量,并解决了传感器噪声、数据缺失和长期传感器校准等数据质量问题。该数据集的应用领域包括气象分析、社会影响评估和气候变化研究,旨在通过机器学习技术提升对台风活动的理解和预测,从而减少灾害风险和应对气候变化。
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