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燃油经济性数据集和越南9个座位以下的乘用车的基线
在2005 - 2019年期间，公路汽车的摘要/越南人拥有1000名越南的人，与其他国家/地区的数据收集和实现过程相比，新注册的乘用车在9个座位下的新注册乘用车，2016-2020期，2016-2020新注册的新型乘用车的新型驾驶员9座，新型驾驶员9座的新型驾驶员9个座位，燃料的9个座位，燃料式驾驶员9个座位，这是新的注册车辆的9座，燃料的驾驶员9个座位，燃料的9个座位，燃料的9个座位，燃料的燃油式驾驶员9个座位。 2016-2020 Average engine displacement of newly registered vehicle Newly registered vehicle split by weight, 2016-2020 Average kerb mass of newly registered vehicle (tons) Weighted average fuel consumption by engine displacement Market share by engine displacement and weighted average FC Average FC by engine displacement and fuel type Average FC by engine displacement and engine type Average FC by range of engine displacement Weighted average fuel consumption by weight Market share by kerb mass and average fuel 9座以下新注册的乘用车的消费燃料消耗9座以下的新注册的乘用车的平均FC平均fc，以下是9个座位以下的座位，加权平均FC按燃料类型市场份额和平均CO 2排放值值量的历史平流CO 2排放性能和当前标准（GCO 2 /km）和制造商的新注册汽车数量< /div> < /div>
不受管制的流入数据集的重要性
需要牢记的主要事项是：• 不受监管的流量或体积数据通常应用于频率分析。使用受监管的数据可能会高估或低估风险。• 评估上游监管是否对数据有明显影响非常重要。• 当监管影响显著时，应开发不受监管的数据集。• 监管会随着时间而变化。• 数据需要同质，这意味着我们不应该将具有显著监管影响的记录与不受监管的数据记录相结合。• 与往常一样，需要进行工程判断
ASET 技术报告概述
获准以技术报告代替认证考试的申请人可以提交之前作为顶点学术项目或工作任务的一部分准备的报告，但报告必须由申请人独自撰写（而不是作为小组或团队任务的一部分），符合考试委员会设定的技术报告要求，并由直接了解申请人工作的赞助商签署。可接受的报告类型包括：研究报告、分析（实验室）调查报告、建设项目报告（有关这些报告类型的更多信息，请参阅技术报告指南和要求）。在准备技术报告时，申请人应特别注意展示：
气候变化人工智能数据集愿望清单
描述：具有全球覆盖范围和不同（粒度）时间片的各种空间和光谱分辨率的卫星（和/或航空）图像。这些数据在农业（土壤成分、作物产量和作物类型检测）、森林和高风险生态系统监测（树高/类型和土地覆盖估计）、城市（建筑物高度估计）、能源（风力涡轮机和太阳能电池板定位）以及跨行业（甲烷、二氧化碳和一氧化二氮测量）中有着广泛的应用。不同的应用需要不同的空间、光谱和时间分辨率以及不同类型的标签。例如，对于能源、建筑和运输领域的许多监测应用，空间分辨率更为重要，并且经常使用非常高分辨率的 RGB 图像。光谱分辨率对于植被和土地利用等更为重要。
在模拟环境中生成数据集...
在安全关键型飞机领域，在着陆进近期间实施用于跑道检测的物体检测方法受到限制。这种限制是由于验证设计和理解物体检测在操作过程中的行为方式的能力所带来的困难。在操作过程中，物体检测需要考虑飞机的位置、环境因素、不同的跑道和飞机姿态。训练这样的物体检测模型需要一个定义上述特征的综合数据集。需要分析特征对检测能力的影响，以确保数据集中图像的正确分布。收集这些场景的图像成本高昂，而且是航空业安全标准的必需要求。合成数据可用于限制创建包含所有特征的数据集所需的成本和时间。通过在模拟环境中生成数据集的形式使用合成数据，这些特征可以直接应用于数据集。这些特征也可以在不同的数据集中单独实现，并相互比较，以分析它们对物体检测能力的影响。利用该方法实现上述功能，可以确定以下结果。为了使物体检测考虑大多数着陆情况和不同的跑道，数据集需要复制真实飞行数据并生成额外的极端着陆情况。数据
红外太阳能模块异常数据集...
目前，全球太阳能发电量为 485 千兆瓦，该行业每年的增长率为 29%。除了制造、运输和安装可能造成的故障外，这些太阳能资产在其整个使用寿命期间还会受到环境因素的影响而退化，需要进行检查以确保电力生产符合预期的财务模型。随着太阳能行业规模的扩大，检查越来越依赖于遥感。检查太阳能模块的热像通常需要训练有素的专家来识别异常。然而，这些数据并不广泛提供给有办法自动应对这些数据挑战的机器学习研究人员。本文介绍了一个新的数据集 InfraredSolarModules，其中包含不同类型的缺陷、故障和发现，可用作自动异常分类的基础。1