Manchester Computer Science Coordinated Diabetes Study|糖尿病研究数据集|计算机科学数据集
收藏Manchester Computer Science Coordinated Diabetes Study
数据集概述
- 名称: Manchester Computer Science Coordinated Diabetes Study
- 伦理批准: University of Manchester Ethical Approval 2024-15687-33719

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
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
中国250米灌溉耕地分布数据集(2000-2020)
灌溉耕地分布是开展生态、水文和气候研究的关键数据,并在水土资源管理中具有特别重要的地位。通过半自动机器学习模型,融合多源遥感数据(包括耕地分布、植被指数、水稻田分布)、灌溉统计和调查数据,以及灌溉适宜性分析,生成了中国逐年、250米灌溉耕地分布图(CIrrMap250)。利用2万个参考样本和高分辨率灌溉取水数据,对灌溉耕地分布数据的精度进行评估。结果显示,CIrrMap250在2000年、2010年和2020年的总体精度为0.79-0.88,优于现有的同类产品。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Lifan-Z/Chinese-poetries-txt
这个数据集从《全唐诗》和《全宋诗》中提取了四种不同风格的诗歌,包括五绝(5x4)17521首、五律(5x8)60896首、七绝(7x4)84485首和七律(7x8)71818首。每行数据对应一首诗,适用于文本生成任务。
hugging_face 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集(TRIMS LST;2000-2023)
地表温度(Land surface temperature, LST)是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现,又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此,地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提,还是众多模型的直接输入参数,在许多领域有广泛的应用,如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化,学术界对卫星遥感的全天候地表温度(All-weather LST)具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据,辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性,最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明,本数据集具有良好的图像质量和精度,不仅在空间上无缝,还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时,该数据集在白天和夜间的平均偏差(MBE)为0.09K和-0.03K,偏差标准差(STD)为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明,其MBE为-2.26K至1.73K,RMSE为0.80K至3.68K,且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次,空间分辨率为1km,时间跨度为2000年-2023年;空间范围包括我国陆域的主要区域(包含港澳台地区,暂不包含我国南海诸岛)及周边区域(72°E-135°E,19°N-55°N)。本数据集的缩写名为TRIMS LST(Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST),以便用户使用。需要说明的是,TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP(中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集(TRIMS LST-TP;2000-2023)V2)同步在国家青藏高原科学数据中心发布,以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录