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中国厄尔尼诺年季节和年度降水异常空间分布数据集(1961-2013)|气候变化数据集|降水异常数据集
收藏国家对地观测科学数据中心2023-04-06 更新2024-03-04 收录
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https://www.chinageoss.cn/datasharing/datasetDetails/6413ca3ff9ef7053c413e5e3
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ENSO事件年际变化是引起中国降水异常的重要驱动因子。数据集基于全国0.5°x0.5°逐月降水格网数据，依据国家气候信息中心ENSO事件特征量综合表，计算了在1960-2013年间，厄尔尼诺峰值年（1963、1965、1969、1972、1982、1983、1987、1992、1994、1997、2002、2006 和 2009）、拉尼娜峰值年（1961、1962、1964、1967、1970、1975、1984、1988、1995、2000、2007、2010 和2011）的季节（春、夏、秋、冬）和年度降水量；在厄尔尼诺峰值年降水量与拉尼娜峰值年降水量差值基础上，研发了中国1960-2013年间厄尔尼诺峰值年0.5°x0.5°空间分辨率的季节和年度降水异常数据集。作者对该数据集涉及到的秦岭-淮河区域的研究成果发表在《地理科学进展》2015年34卷第3期。本数据存储为TIFF格式，压缩后数据量为49KB.
创建时间：
2023-04-06
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。
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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。
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HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建，是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像，规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像，远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像，包括来自地球观测一号（EO-1）Hyperion和高分五号（GF-5B）两种传感器的图像，光谱范围从可见光到短波及中波红外，具有从紫外到长波红外的330个光谱波段，空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理，去除了无效波段和水汽吸收波段，保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究，还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法，比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
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MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程（MOOCs）的相关数据，包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
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Breast Ultrasound Images (BUSI)
小型（约500×500像素）超声图像，适用于良性和恶性病变的分类和分割任务。
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