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？
H. C., letters (1972)
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-27 收录
下载链接：
https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1OOTN4XL
下载链接
链接失效反馈资源简介：
H. C., letters mentioning Sara Harris' The Puritan Jungle: America's Sexual Underground, witch hunters, entrapment, MCC; with a response from W. Dorr Legg (1972)
创建时间：
2024-01-31
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
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
ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
eric.ed.gov 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录
DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
魔搭社区 收录
UA-DETRAC
UA-DETRAC: A New Benchmark and Protocol for Multi-Object Detection and Tracking
kaggle 收录