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山西大学
企业山西大学主营培养高等学历人才，促进科技文化发展哲学类。面向手势识别、人机交互、人体动作识别等领域提供数据服务，开放EgoGesture 公开数据集（手势识别、人机交互）、NTU RGB-D 公开数据集（人体动作识别、多模态数据）、Chinese PIEA datasets（个体化分析、图神经网络），支撑诊疗分析与医疗质控。
手势识别人机交互人体动作识别
数据集列表
MMusSet
MMusSet是一个由山西大学构建的新型多模态音乐数据集，包含33300条样本，每个样本由一幅场景图像、一个故事文本、一段音乐字幕和一段音乐作品组成。该数据集通过多智能体协作的数据标注工作流程构建，旨在促进多模态音乐生成研究，使得音乐创作更加易于接触。
arXiv2025-04-18 更新620
中国西北干旱半干旱区8km生长季植被归一化指数数据（1982-2015）
中国西北地区8km分辨率生长季NDVI数据集（1982-2015）根据 GIMMS NDVI 3g.V1 数据集进行月度合成、镶嵌和裁剪后，再计算4-10月的平均值制作而成，包含34个TIF文件，即1982年至2015年生长集NDVI数据。
国家地球系统科学数据中心2024-04-12 更新60
中国西北干旱半干旱区2.5度分辨率月气象要素再分析数据（1948.01-2019.09）
中国西北干旱半干旱区2.5°分辨率气象要素再分析资料（1948.01-2019.08）包含气温、降水、气压、相对湿度、海平面气压、风场-U、风场-V的数据集，共7个txt文件。
国家地球系统科学数据中心2024-04-12 更新130
基于海绵设施立体缓释调控的资源型城市雨污资源利用途径数据集
针对资源型城市雨污水协同高效利用过程中海绵设施调控机制不明的问题，以山西大学东山校区为原型，构建了城市水文水动力模拟模型，并开展原位监测实验，对模型进行率定验证；主要记录了不同降水不同海绵设施组合情景下的径流及径流污染物的变化数据，开展了基于海绵设施立体缓释调控的资源型城市雨污资源利用途径研究。
国家基础学科公共科学数据中心120
海绵体雨水渗蓄排特征及水路畅通优化技术研究数据集
针对海绵城市雨污协同高效利用过程中的雨污溢流等水路不畅问题，具体分析了多孔无机纤维棉透水铺装结构的各项参数，多孔无机纤维棉透水铺装的渗蓄透排特征实测数据，多孔无机纤维棉透水铺装的渗蓄透排特征等，提出海绵体雨水渗蓄排特征及水路畅通优化技术研究。
国家基础学科公共科学数据中心70
Chinese PIEA datasets
本研究创建了两个中文个性化隐式情感分析（PIEA）数据集，旨在解决现有数据集缺乏用户相关信息的问题。这些数据集包含了用户的属性、社交关系和历史帖子，涵盖了隐式和显式情感。数据集的创建过程结合了大规模语言模型（LLM）和图神经网络（GNN）技术，模拟了读者的反应和情感传播。这些数据集主要应用于个性化隐式情感分析任务，旨在通过引入读者反馈信息，提升作者隐式情感识别的准确性。
arXiv2024-12-10 更新1370
中国东北部湿润区0.15度分辨率月气象要素的空间分布数据（2000-2018）
中国东北湿润区0.15°分辨率月气象要素数据集（2000-2018）根据逐日站点资料插值而成，气象要素数据包括（月平均温度：temperature、月累积降水量：precipitation、月平均相对湿度：humidity、月平均日照时数：illumination）、一共228个月，包含228个excel文件。
国家地球系统科学数据中心2024-04-12 更新110
中国东北湿润区0.15度分辨率生长季植被覆盖度的空间分布数据（2000-2018）
中国东北湿润区0.15°分辨率生长季植被覆盖度数据集（2000-2018）根据 MODIS 数据集进行月度合成NDVI， 计算植被覆盖度值，计算4-10月的平均值制作而成，包含1个excel文件。
国家地球系统科学数据中心2024-04-12 更新120
海绵体材料结构与功能调控方法数据集
本专题拟负责材料表面负载及吸附-催化功能研究，研发具有去除降解重金属、有机物等有害成分的无机矿质材料。设计合成具有发达孔结构和较强机械性能的矿质材料，能有效吸附重金属离子及有机污染物，使水体中浓度较低的污染物在催化剂表面吸附富集；通过在多孔材料表面进行改性，负载具有较强催化能力的无害物质，能催化降解污染物，实现水体中有机污染物的高效降解。通过相关材料吸附降解水体污染物的机理研究和材料表征测试的基础上，为海绵城市建设中海绵体材料水质深度净化能力提供技术解决方案。
国家基础学科公共科学数据中心160
概念特征感知公开数据集
这是一个公开图像数据集，具体包手写数字图像数据集MNIST，衣物分类数据集Fashion-MNIST和CIFAR系列数据集CIFAR-10和CIFAR-100。这些数据集作为图像特征感知与分类基准数据集，具有较高的可靠性与真实性，确保数据来源的权威性与准确性。MNIST是一个手写数字数据集，包含10个类别的图像，每张图像28x28的分辨率．有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集；Fashion-MNIST是一个不同服装类型的数据集，一共有10个类别的图像，每张图像28x28的分辨率，训练数据集共60,000个样本，测试数据集共10,000个样本；CIFAR-10数据集由60,000张32x32彩色图像组成，分为10类，每类6,000张图像．有50,000张训练图片和10,000张测试图片；CIFAR-100有100个类，每个类包含600张图像．每个类有500个训练图像和100个测试图像．CIFAR-100中的100个类被分为20个超类．每个图像都有一个“fine”标签(它所属的类)和一个“coarse”标签(它所属的超类)，本项目使用fine标签进行实验，也就是100个类别。
国家基础学科公共科学数据中心100