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中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集,通常用于回归任务,尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。
阿里云天池 收录
FlowBench
FlowBench是由爱荷华州立大学创建的一个大规模流体模拟数据集,包含超过10,000个样本,旨在评估神经PDE求解器在复杂几何形状上的性能。数据集涵盖了多种复杂几何形状(参数化和非参数化)和流体条件(雷诺数和格拉晓夫数),捕捉了从稳态到瞬态的各种流体现象。每个样本都包含速度、压力和温度场的数据,以及升力、阻力和努塞尔数等工程特征。FlowBench的创建过程包括使用高保真模拟器进行直接数值模拟,确保数据的准确性和可靠性。该数据集主要应用于工程领域,如航空航天、汽车设计和生物流体学,旨在解决复杂几何形状上的流体动力学问题。
arXiv 收录
