Global Volcanism Program (GVP)|火山活动数据集|地质研究数据集
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- Global Volcanism Program (GVP) 由史密森学会国家自然历史博物馆首次发起,旨在系统收集和整理全球火山活动的数据。
- GVP 开始发布《Volcanoes of the World》系列出版物,成为全球火山研究的重要参考资料。
- GVP 推出了在线数据库,使得全球火山数据更加便捷地被研究人员和公众访问。
- GVP 与美国地质调查局合作,进一步扩展了其数据库,涵盖了更多火山活动的详细信息。
- GVP 推出了新的在线平台,提供更加用户友好的界面和更丰富的数据可视化工具。
- 1Global Volcanism Program: Summary of Volcanic Eruptions in the WorldSmithsonian Institution · 2021年
- 2Volcanic Hazard and Risk Assessment Using Global Volcanism Program DataUniversity of Bristol · 2020年
- 3Volcanic Eruption Forecasting Using Machine Learning Techniques on GVP DataStanford University · 2022年
- 4Global Volcanic Activity and Climate Change: A Data-Driven AnalysisUniversity of Cambridge · 2021年
- 5Volcanic Risk Communication Using GVP Data: A Case Study in IndonesiaBandung Institute of Technology · 2020年
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
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
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
D4LA-版面分析数据集
# D4LA 文档版面分析数据集 (the most Diverse and Detailed Dataset ever for Document Layout Analysis) ## 数据集概述 D4LA是面向文档版面分析的数据集。 ### 数据集简介 包含12类文档工27类文档版面类型,详细如下:  ### 标注格式 ``` D4LA ├── train_images │ ├── 1.jpg ├── test_images │ ├── 2.jpg ├── VGT_D4LA_grid_pkl │ ├── 1.pkl │ └── 2.pkl ├── json │ ├── train.json │ └── test.json ``` ### 引用方式 If you find this repository useful, please consider citing our work: ``` @inproceedings{da2023vgt, title={Vision Grid Transformer for Document Layout Analysis}, author={Cheng Da and Chuwei Luo and Qi Zheng and Cong Yao}, year={2023}, booktitle = {ICCV}, } ``` ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/damo/D4LA.git ```
魔搭社区 收录
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集,包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素,标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
github 收录