贵州省1:100万土壤类型图(2018年)|土壤科学数据集|地理信息系统数据集
收藏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
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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中国空气质量数据集(2014-2020年)
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI,包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录,通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型,包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本,未来计划支持更多版本。
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