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OmniHd-Scenes：用于自动驾驶的下一代多模式数据集
摘要 - 深度学习的快速进步加剧了对自动驾驶算法使用的全面数据的需求。高质量数据集对于开发有效数据驱动的自动驾驶解决方案至关重要。下一代自动驾驶数据集必须是多模式的，结合了来自高级传感器的数据，这些数据具有广泛的数据覆盖率，详细的注释和不同的场景表示形式。为了满足这一需求，我们提出了OmniHd-Scenes，这是一个大规模的多模式数据集，可提供全面的全向高清数据。OMNIHD-SCENES数据集结合了来自128束梁雷达，六个摄像机和六个4D成像雷达系统的数据，以实现完整的环境感知。数据集包含1501个夹子，每个夹子长约30秒，总计超过450K同步帧和超过585万个同步传感器数据点。我们还提出了一个新颖的4D注释管道。迄今为止，我们已经注释了200个剪辑，其中有超过514K精确的3D边界框。这些剪辑还包括静态场景元素的语义分割注释。此外，我们还引入了一条新型的自动化管道，以生成密集的占用地面真理，从而有效利用了非钥匙框架的信息。与拟议的数据集一起，我们为3D检测和语义占用预测建立了全面的评估指标，基线模型和基准。这些基准测试利用环绕摄像机和4D成像雷达来探索用于自动驾驶应用的具有成本效益的传感器解决方案。广泛的实验证明了我们的低成本传感器构型及其在不利条件下的鲁棒性的有效性。数据将在https://www.2077ai.com/omnihd-scenes上发布。
凸轮重新分析：大气组成的21年数据集
•前MLS周期的偏差不同•平流层臭氧偏见在2004年8月以后非常稳定•对流层臭氧受仪器变化的影响大于总柱或平流层臭氧•在2018年之后增加北极的臭氧偏见（Driffing Noaa-19）•2005 - 2018年对流层臭氧的稳定性能
生成数据集增强的域间隙嵌入
本文通过利用大型预训练模型来探讨合成数据的潜力，尤其是在面对分布变化时。al-尽管生成模型的最新进展已经阐明了跨分布数据发生的几项先前的作品，但它们需要模型调整和复杂的设置。为了绕过这些缺点，我们介绍了主要的g a a a a a a a a embeddings（doge），这是一个跨分布的插件语义数据augpection框架，几乎没有射击设置。我们的方法以潜在形式提取源和所需数据分布之间的差异，然后引导生成过程，以补充无数多种合成样本的训练集。我们的评估是在几个射击范式下进行亚种群偏移和三个领域适应方案进行的，表明我们的多功能方法改善了各个任务的性能，需要进行动手干预或复杂的调整。Doge铺平了毫不费力地生成遵循测试分布的现实，可转让的合成数据集的道路，从而加强了下游任务模型的现实世界效率。
WTK-LED：风工具包长期合奏数据集
如果没有DOE Wind Energy Technologies Office的支持，将不可能创建风力整合国家数据集（WIND）工具包长期集合数据集（WTK-LED）。多年来，团队特别感谢帕特里克·吉尔曼（Patrick Gilman）和布雷特·巴克（Bret Barker）的支持。Various teams and researchers across the National Renewable Energy Laboratory (NREL) contributed to the WTK-LED by either giving input in the design stage or using the data and thereby shaping the final version of the WTK-LED: Eric Lantz, Greg Brinkman, Trieu Mai, Cong Feng, Ryan King, Brandon Benton, Dmitry Duplyakin, and Zagi Zisman.，我们还感谢太平洋西北国家实验室的电网团队审查了网格整合研究的数据。我们感谢Wind Resource数据库的开发团队提供一个简单的数据查看和下载平台：Rachel Barton，Paul Edwards，Jason Ferrier，Nick Gilroy，Nick Gilroy，Amber Mohammad，Reid Olson和Paul Susmarski。
深入了解Hitchcock计算机视觉数据集
在数字人文科学中，文本仍然是表达和分析的主要媒介（Manovich，2020； McPherson，2009； Meeks，2013； Sayers，2018）。这导致了一些学者将该领域定义为“文本重，可视化光和模拟较差”（Champion，2017年）。但是，大量可用的视觉数据的兴起以及计算分析的能力为奖学金开辟了新的可能性。Wevers and Smits（2020）将这种“视觉转弯”归功于使用深层神经网络来理解图像的复杂计算机视觉算法的扩散和进步。这些网络可以识别层次模式，并将过滤器应用于图像的不同部分（例如识别形状，边缘和纹理），逐渐形成了对输入数据的更复杂和细微的理解。这些模型的准确性和影响仅在数字人文科学中才被探索，但它们被认为是为了极大地改变对文化数据的分析，批评和解释（Arnold等，2022; Arnold＆Tilton，2019; di Lenardo＆di Lenardo et al。 Pustu-Iren等人，2020年；
匿名QCA和网络分析（SNA）数据集
LuisBouzaGarcía（UAM），ÁlvaroOleart（Ulb），RocíoSánchezdel Vas（UC3M）和Juan Roch（UNED）1。WP 7的目的是分析民主公开辩论的规范概念如何与不同的政策替代方案和政治策略相关联，通过利用政治理论来概念化有关邮政真实性的法规和公共政策的辩论（与WP2合作）；分析公共政策努力定义在欧洲一级打击虚假信息的最佳方法，并分析欧盟通过的新兴法规（与WP4合作）2的交流专业人士和新闻实践的影响。本文介绍了WP将用来开发这些目标的分析和方法论设计。本文基于两个理由。第一个是通过促进其余学术界对研究团队决定的透明度和可重复性来满足开放科学的期望。第二个是促进学术界利益相关者社区对数据的使用。目的：解释采用欧盟法规，以应对对民主和欧盟融合的确定威胁
国家儿科糖尿病审核核心数据集
简介本文档包含核心NPDA数据集的详细信息，该数据集将收集到2021年4月1日从2017/18审计年以来使用的数据集进行访问/约会。数据集已根据与NHS信息标准状态相关的指导进行修订。大多数数据项保持不变，但是有一个新项目，有些项目已重命名，或者对其响应选项进行了修改。项目来自最新的国家临床卓越研究所（NICE）有关糖尿病儿童和年轻人的管理指南（NG18）。其他项目还涵盖了最佳实践关税（BPT）要求。尽管最佳实践关税不适用于威尔士儿科糖尿病单元（PDU），但其要求被认为代表了威尔士的良好实践，并且是质量保证标准的一部分。数据集分为四个部分： - 患者信息 - 常规测量结果 - 年度审查/诊断 - 列出的每个数据项都提供了允许的住院入口值，以及在某些情况下将项目包含在数据集中和指导说明中的理由/参考。数据项名称将与CSV模板中的列标题相对应，以便从2021年4月开始向审计提交数据。在COVID-19大流行之后，实际上正在发生许多约会（通过电话/视频）。从下载中计算出的HBA1C也应仅在本地用于临床管理，而不会提交审计，因为它们不会保证IFCC。电话：020 7092 6137电子邮件：npda@rcpch.ac.uk诸如患者身高，体重和血压等项目需要可靠地捕获面对面的诊所就诊，因此，尽管可以远程记录这些诊所并支持您自己的记录并支持患者护理，但我们要求仅将经过医院验证的数据提交给NPDA。在其余项目中，提供护理过程或支票已通过视频或电话预约进行标准进行，您的团队认为与面对面交付相称，请继续将此信息输入审核。请查看针对每个项目的指南说明以获取更多信息。如果您对数据集有任何疑问，请随时与NPDA联系。
一个摩托图像与REST数据集的低...
数据由脑电图（EEG）信号组成，该信号是通过从10位参与者（4位女性，右手，平均年龄±SD = 26.1±4.0年）中的低成本消费级设备来表达的，而没有任何以前在脑部计算机界面（BCIS）的经验的经验。BCI协议由两个条件符合，即握把手（Motor Imagery，MI）的动力学想象和静止/闲置状况。在每天的会话中，每个参与者都需要进行五次协议运行，约为1.5 h。首次运行，称为run0，将进行5个实际抓握运动的试验，以及在休息条件下的相同数量的试验。这是为了更好地解释协议，并鼓励参与者专注于执行运动的感觉。其余运行（Run1-Run4）均为识别，由每种以随机顺序呈现的条件进行20次试验。从覆盖感觉运动区域的15个电极注册了电脑活动，在SAM-
SFS-A68：公寓空间功能分割数据集
摘要。分析建筑模型的可用面积、建筑安全性或能源分析需要空间和相关对象的功能分类数据。自动化空间功能分类有助于减少输入模型准备工作量和错误。现有的空间功能分类器使用空间特征向量或空间连通性图作为输入。深度学习 (DL) 图像分割方法在空间功能分类中的应用尚未被研究。作为解决这一差距的第一步，我们提出了一个数据集 SFS-A68，它由 68 个公寓楼空间布局的数字 3D 模型生成的输入和地面真实图像组成。该数据集适用于开发用于空间功能分割的 DL 模型。我们使用该数据集训练和评估基于迁移学习和从头开始训练的实验空间功能分割网络。测试结果证实了 DL 图像分割对空间功能分类的适用性。