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？
FAST-FREX|天文学数据集|机器学习数据集
收藏arXiv2024-11-05 更新2024-11-07 收录
下载链接：
http://arxiv.org/abs/2411.02859v1
下载链接
链接失效反馈资源简介：
FAST-FREX数据集是由浙江实验室和国家天文台共同创建的，基于中国五百米口径球面射电望远镜（FAST）的观测数据。该数据集包含600个正样本的快速射电暴信号和1000个负样本的噪声及射频干扰（RFI），总计1600条数据。数据集的创建过程包括从多个FRB源中收集观测数据，并进行数据预处理和增强。FAST-FREX数据集主要用于支持机器学习算法在FRB搜索中的应用，旨在提高FRB检测的效率和准确性，推动天体物理学中对快速射电暴的研究。
提供机构：
浙江实验室
创建时间：
2024-11-05
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
FAST-FREX数据集的构建基于中国五百米口径球面射电望远镜（FAST）的观测数据，涵盖了来自三个不同源的快速射电暴（FRB）信号。数据集包括600个正样本，即观测到的FRB信号，以及1000个负样本，即噪声和射频干扰（RFI）。正样本来自FRB20121102、FRB20180301和FRB20201124，每个正样本文件包含一个FRB事件，且事件在观测时间内的出现是随机的，以模拟真实的FRB检测情况。负样本则是从原始观测文件中提取的RFI和噪声，确保了数据集的多样性和真实性。
使用方法
FAST-FREX数据集主要用于训练和测试机器学习算法，以提高FRB信号的检测效率和准确性。研究者可以使用该数据集来开发和优化基于深度学习的FRB检测算法，如RaSPDAM算法，该算法基于视觉形态特征，显著提升了检测的效率和精度。此外，数据集还可用于与传统的单脉冲搜索软件（如PRESTO和Heimdall）进行基准比较，以评估新算法的性能。通过使用FAST-FREX数据集，研究者可以更好地理解和应对FRB检测中的挑战，推动天文学和人工智能的交叉研究。
背景与挑战
背景概述
FAST-FREX数据集由浙江实验室和国家天文台的研究团队于2024年创建，旨在推动快速射电暴（FRB）信号的搜索和研究。该数据集基于中国五百米口径球面射电望远镜（FAST）的观测数据，包含了600个正样本和1000个负样本，分别代表观测到的FRB信号和噪声及射频干扰（RFI）。FAST-FREX的构建旨在解决传统技术在处理海量数据时的计算成本高、时间消耗大以及对弱信号的偏见问题。通过引入机器学习算法，特别是基于视觉形态特征的单脉冲检测算法（RaSPDAM），该数据集显著提高了FRB搜索的效率和准确性，为天文学领域的研究提供了新的工具和方法。
当前挑战
FAST-FREX数据集在构建和应用过程中面临多项挑战。首先，FRB信号的搜索本身就是一个计算密集型任务，传统方法如PRESTO和Heimdall在处理大量数据时效率低下，且容易受到RFI和仪器噪声的影响。其次，构建数据集时需要从原始观测数据中提取和标注FRB信号，这一过程既复杂又耗时。此外，现有的FRB数据集多为参数文件而非详细观测数据，限制了其应用范围。FAST-FREX通过提供详细的观测数据和高效的机器学习算法，试图解决这些挑战，但其仍需面对数据多样性不足、模型泛化能力有限等问题。未来，扩展数据集以涵盖更多FRB源和观测条件，将是进一步提升其应用价值的关键。
常用场景
经典使用场景
FAST-FREX数据集在快速射电暴（FRB）搜索领域中具有经典应用场景。该数据集基于中国五百米口径球面射电望远镜（FAST）的观测数据构建，包含600个正样本和1000个负样本，分别代表观测到的FRB信号和噪声及射频干扰（RFI）。通过提供丰富的真实FRB信号样本，FAST-FREX数据集为机器学习算法的研究和开发提供了宝贵的资源，特别是在基于视觉形态特征的单脉冲检测算法（RaSPDAM）中，显著提升了FRB搜索的效率和准确性。
解决学术问题
FAST-FREX数据集解决了天文学领域中FRB信号搜索的常见学术研究问题。传统的FRB搜索技术计算成本高、耗时长，且对弱信号存在偏见。FAST-FREX通过提供大规模的真实观测数据，使得研究人员能够开发和验证新的机器学习算法，从而有效降低误报率，提高搜索效率。此外，该数据集还为评估不同搜索算法的性能提供了基准，推动了FRB研究领域的技术进步和理论创新。
实际应用
FAST-FREX数据集在实际应用中具有广泛的前景。首先，它为天文学家提供了强大的工具，用于实时处理和分析FAST望远镜产生的大量数据，从而加速FRB的发现和研究。其次，该数据集支持开发高效的机器学习算法，这些算法可以集成到现有的天文数据处理系统中，提升整体的数据处理能力和科学产出。此外，FAST-FREX数据集的开放性和标准化格式，使其成为国际合作和跨学科研究的理想平台，推动了天文学与其他科学领域的交叉融合。
数据集最近研究
最新研究方向
在快速射电暴（FRB）领域，FAST-FREX数据集的最新研究方向主要集中在利用机器学习算法提高FRB信号的检测效率和准确性。随着FAST望远镜收集到的大量数据，传统的信号处理方法在处理速度和精度上显示出局限性。因此，研究人员正在开发基于视觉形态特征的单脉冲检测算法（RaSPDAM），该算法通过图像处理技术显著提升了FRB搜索的效率和准确性。此外，通过与传统软件PRESTO和Heimdall的基准比较，RaSPDAM展示了其在减少误报和提高检测覆盖率方面的优势。未来，研究将继续扩展数据集，引入更多FRB源，以增强算法的泛化能力和对未知信号的识别能力。
相关研究论文
- 1Accelerating FRB Search: Dataset and Methods浙江实验室 · 2024年
以上内容由AI搜集并总结生成
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
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台，专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发，包含两个机器人：D'Claw，一个三指手机器人，用于促进精细操作任务的学习；D'Kitty，一个四足机器人，用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固，能够承受从零开始的硬件强化学习，目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务，这些任务具有密集和稀疏的任务目标，并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问，旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题，特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录
中国1km分辨率年平均气温数据（1901-2023年）
中国1km分辨率年平均气温数据（1901-2023年）根据西北农林科技大学彭守璋研究员团队研制的1901-2023年中国1km分辨率逐月平均气温数据集进行年度均值合成后除以10将单位换算为℃得到。数据包含多个TIF文件，每个TIF文件为对应年份的年平均气温，平均气温单位为℃。彭守璋研究员在《Earth System Science Data》以论文形式发布了1 km monthly temperature and precipitation dataset for China from 1901 to 2017数据。论文链接https://doi.org/10.5194/essd-11-1931-2019。
国家地球系统科学数据中心 收录