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收藏中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2023)
ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(ChinaHighAirPollutants, CHAP)中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1 km,时间分辨率为日、月、年,单位为µg/m3。注意:该数据集持续更新,如需要更多数据,请发邮件联系作者(weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu)。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码(Python、Matlab、IDL和R语言)nc2geotiff codes。
国家青藏高原科学数据中心 收录
MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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BDD100K
数据集推动了视觉的进步,但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究,以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题,而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K,包含 10 万个视频和 10 个任务,以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性,这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集,我们为异构多任务学习建立了一个基准,并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明,现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 收录
Figshare
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。
figshare.com 收录