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这个数据集是基于什么背景创建的？
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Productivité de la reproduction des couples d'oiseaux marins nicheurs
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-28 收录
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https://sextant.ifremer.fr/record/ebe41160-e151-4635-ae5a-d9c8ce91d1ab
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Les données sont issues des différents rapports publiés dans le cadre des suivis de la reproduction sur les colonies d’oiseaux marins par les Observatoires des oiseaux marins en Manche-Mer du Nord et Atlantique : - Sternes nicheuses en Manche-Mer du Nord, Mers Celtiques et Golfe de Gascogne (Jacob & Pfaff 2018, 2019, 2020, 2021, 2022 ; - Cormoran huppé en en Manche-Mer du Nord et/ou Mers Celtiques et Golfe de Gascogne (Cadiou & Leicher 2019, 2020, 2021, 2022 ; Cadiou 2016 ; Cadiou 2015), - Fulmar boréal en Manche-Mer du Nord et Mers Celtiques (Gallien 2017, 2018, 2019, 2020, 2021 ; Purenne 2020 ; Legroux 2016), - Mouette tridactyle en Manche-Mer du Nord et Mers Celtiques (Juignet 2014 ; Gallien et al. 2014 ; Gallien 2016, 2018, 2019 ; Legroux 2019, 2020, 2021 ; Purenne 2020, Le Guillou & Debout 2012) et suivi des oiseaux marins nicheurs de Bretagne (Cadiou 2008, 2009 ; Cadiou et al. 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021). - Goéland argenté : Cadiou 2008, 2009 ; Cadiou et al. 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, - Grand cormoran : Debout 2014, 2016, 2018, 2020. Pour la facade Méditerranéenne, les données sont issues des comptages du nombre de jeunes à l’envol par couple d’oiseaux reproducteur dans le cadre des programmes Life+ ENVOLL (2013 à 2018) et LARIMED 1 (2019 à 2021), et portent sur les espèces suivantes : Goéland d'Auoduin Goéland railleur, Mouette mélanocéphale, Mouette rieuse et Sterne caugek.
创建时间：
2023-06-28
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
Salinas
Salinas数据集是一个高光谱遥感图像数据集，包含16个波段，覆盖了加利福尼亚州Salinas山谷的农业区域。该数据集主要用于高光谱图像分类和土地覆盖分析。
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MVIP
MVIP是一个面向应用的多视角和多模态工业零件识别数据集，由弗劳恩霍夫IPK研究所创建。该数据集包含了校准过的RGBD多视角图像以及对象的物理属性、自然语言描述和超类别等信息。数据集共包含约570,000张图像，分为训练集、验证集和测试集，适用于工业零件识别相关的研究，旨在解决小样本学习、视觉相似零件识别等问题。
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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。
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EdNet
displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介 圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集，一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动，这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源：EdNet：教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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PU Dataset
德国帕德博恩大学（PU）轴承故障诊断数据集提供了丰富的轴承故障信号数据，包括内圈、外圈和滚动体故障等多种类型的轴承故障。与其他数据集相比，PU数据集的特色在于包含了大量的电机驱动系统故障数据，为轴承故障诊断研究提供了一个全面的实验平台。
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