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机械制造知识资源总库|机械制造数据集|技术资源数据集

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上海数据交易所登记层2023-09-27 更新2024-09-27 收录
机械制造
技术资源
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https://nidts.chinadep.com/reg-hall/product-detail?id=1852
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资源简介:
平台涵盖机械零部件、机械材料、工程机械、重型机械、农业机械、石化机械、环保机械、电力设备、动力机械、智能制造设备、绿色制造等重点研究领域,满足机械制造相关从业人员的知识需求,深入剖析各类机械设备研发过程中涉及的技术难题和基础性、进阶性问题,全方位支撑机械制造企业、相关科研机构技术创新。
提供机构:
同方知网数字出版技术股份有限公司
创建时间:
2023-09-27
AI搜集汇总
数据集介绍
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背景与挑战
背景概述
机械制造知识资源总库是一个涵盖机械制造多个重点领域的数据应用,旨在满足从业人员知识需求并支持技术创新,数据存储量为65 TB,每年更新一次,覆盖全国。
以上内容由AI搜集并总结生成
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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

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

用于陆面模拟的中国土壤数据集(第二版)

本研究对中国范围内0-2米六个标准深度层(0-5、5-15、15-30、30-60、60-100和100-200厘米)的23种土壤物理和化学属性进行了90米空间分辨率的制图。该数据集源自第二次土壤普查的8979个土壤剖面,世界土壤信息服务的1540个土壤剖面,第一次全国土壤普查的76个土壤剖面,以及区域数据库的614个土壤剖面。该数据集包括pH值、砂粒、粉粒、粘粒、容重、有机碳含量、砾石、碱解氮、总氮、阳离子交换量、孔隙度、总钾、总磷、有效钾、有效磷和土壤颜色(包括蒙赛尔颜色和RGB两种形式)。数据集的缺失值为“fillvalue = -32768”。数据集以栅格格式提供,有Tiff和netCDF两种格式。为了满足陆面建模中不同应用对空间分辨率的不同要求,CSDLv2 提供了 90 米、1 公里和 10公里空间分辨率的版本。各个土壤属性的单位参见说明文档。该数据集相对于第一版具有更好的数据质量,可广泛应用于陆面过程模拟等地学相关研究。

国家青藏高原科学数据中心 收录

URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD

URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。

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