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贵州大学

贵州大学

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贵州大学,位于贵州省,所属行业为教育,经营范围涵盖宗旨:为国家培养高层次专门人才、促进科技教育事业和社会经济发展提供服务。业务范围:以高等学历教育为中心、开设文学类、历史学类、哲学类、法学类、经济学类、管理学类、理学类、工学类、农学类等学科的博士研究生、硕士研究生、本科生及专科生的学历教育等。

正常事业单位学校教育
成立时间暂未披露贵州省https://www.gzu.edu.cn:443/

数据概览

39
数据集总量
514
总浏览量
0
关注人数
2026-07-05
最近更新
分类统计

相关机构

  • 北
    北京大学
    拥有数据集:942个
    企业
  • 中
    中国环境科学研究院
    拥有数据集:75个
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  • 温
    温州医科大学附属眼视光医院
    拥有数据集:36个
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  • 中
    中国汽车流通协会
    拥有数据集:31个
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  • 三
    三门县食品药品检验检测中心(三门县药品不良反应监测中心)
    拥有数据集:30个
    企业

数据集列表

天文多任务数据集ADAM: SKA-MID阵列合成波束分集
1、以Galaxy Zoo星系等样本作为天空模型,涵盖了不同的射电源种类;2、经过数据清洗,并模拟观测,生成包含合成波束效应的可见度数据;3、生成四种像素尺寸FITS格式脏图,形成多分辨率数据;4、数据可应用于图像恢复重建、人工智能模型训练与算法验证等。
贵州省数据知识产权登记平台2026-07-01 更新10
农田杂草分割多光谱-RGB融合图像数据集
数据采集: 数据集通过农田环境的多光谱成像设备与可见光摄像设备协同采集,同时采集对应的地面实拍 RGB 图像。通过严格校准与配准流程,保证多模态图像的空间对应关系。 数据清洗与标注: 所有图像由专业人员完成像素级杂草区域标注,标注内容包含杂草、作物、土壤等类别。通过质量审核机制过滤模糊、不清晰或不合格样本,提高标注准确性。 算法构建流程: (1)通过独立的 RGB 与多光谱分支提取纹理、光谱等多维度特征; (2)利用特征融合模块(包括加权融合、注意力机制或 Transformer/Mamba 融合结构)合成互补信息; (3)采用多尺度解码器或上采样结构,实现杂草区域的像素级分割; (4)模型训练过程中使用交叉熵、Dice loss 等组合损失函数,提高杂草分割精度。 模型应用: 输出可用于杂草检测、区域统计、精准施药路径生成及农田精细化管理,为相关决策提供技术依据。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-01 更新1050
植物叶片病害严重程度评估数据集
1、数据来源与采集机制: 本数据集公开数据库资源构成,图像涵盖不同植物种类、典型病害类型及其各级严重程度标签,确保评估任务的全面性。 2、数据处理、分级标注与增强: 对采集的图像进行质量筛查、去噪、裁剪等清洗操作后,由专业人员依据病斑面积、分布、颜色变化等指标进行严重程度分级标注。 3、模型训练与持续优化流程: 清洗与标注后的数据被用于训练植物病害严重程度评估模型,模型可输出病害等级、病斑面积估计或相应的严重度指数。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-01 更新920
Data for "Bonding performance and mechanism analysis of interface between rebar and red mud concrete"
This dataset contains the raw experimental data supporting the manuscript titled "Bonding performance and mechanism analysis of interface between rebar and red mud concrete."
Harvard Dataverse2025-01-01 更新00
2007年贵州平坝县地质及岩性分布图
数据包括贵州省平坝县地质图
国家地球系统科学数据中心2017-11-12 更新60
辣椒作物病害多任务数据集
1、数据来源包括公开农业数据库及科研合作机构提供的图像资料,涵盖不同病害类型、叶片状态和生长环境。 2、数据经过清洗、标注和质量审核,确保病害类型、受害面积及严重程度的准确性;采用数据增强(旋转、翻转、色彩扰动等)扩展数据多样性。 3、处理后的数据可用于多任务模型训练,包括病害类型分类、病害严重程度量化及叶片受害面积估算;模型可结合视觉大模型技术(如Grounding SAM、DINO)提高少标注数据下的识别精度。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-30 更新110
复杂田间环境植被分割无人机 RGB-多光谱图像数据
基于光谱重建与植被指数构造伪标签,采用弱监督深度学习实现 UAV 图像的植被/非植被分割
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-01 更新210
主粮作物病害多任务数据集
1、数据通过收集来自用户上传的植物病害图片、公开数据库及科研合作机构的资料获得。这些数据主要包括植物病害的图像和用户反馈信息,涵盖了不同的病害类型和植物种类。2、平台对收集的图像进行清洗和标注,确保数据的准确性和完整性,特别是病害类型和病斑的位置。为了增强数据的多样性,平台还通过数据增强技术进行处理,使得数据集更加全面。3、处理后的数据被应用于病害诊断模型的训练和优化,帮助用户快速识别病害并提供相应的防治方案,同时通过用户反馈不断优化算法,提高模型的精准度。
贵州省数据知识产权登记平台2025-12-01 更新350
茶树病害病原与茶树寄主互作机制及药剂高效利用的合理靶标筛选以及药剂活性测试的生物学特性模型和评价模型数据集
茶树等作物病害的病原生物学特性,病原与寄主互作过程中的生物标志物,茶树病害病原与茶树寄主互作机制及药剂高效利用的合理靶标筛选。
国家农业科学数据中心2021-09-15 更新160
2007年贵州威宁县麻窝山碳酸盐岩风化红粘土剖面
数据包含了麻窝山土壤剖面宏观描述,土样主量、微量元素的测定,同 同时包含了相关的水分、容重等指标。
国家地球系统科学数据中心2017-11-12 更新40
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