XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据集
新闻稿：RARE Power 数据集
在 GridLab 的支持下，Catalyst Cooperative 将托管和分发可再生能源数据集。该数据包括按县级发布的每小时太阳能、陆上和海上风电生产情况，汇总了美国本土的 3 公里数据。首次发布包含 2019-2023 年的数据，而 2025 年第一季度的进一步发布将包含 2014-2018 年的数据。该数据集的基础是美国国家海洋和大气管理局的高分辨率快速刷新 (HRRR) 操作数值天气预报模型生成的天气变量。该方法已用于指导现实世界的进程，例如在 2020 年为 Midcontinent Independent System Operator (MISO) 开发数据集。
假设一个量子数据集
量子计算有望解决传统计算机无法解决的问题。除了化学或材料科学等量子系统的模拟外，适用于高维问题的量子线性代数算法也出现了激增。这些算法包括线性系统求解器、回归或机器学习算法，它们有可能执行原本不可能完成的数据科学任务。这些原本不可能完成的任务可能涉及非常大的数据集，在这些数据集中，量子算法的优越渐近复杂度扩展可以胜过高度优化的超级计算机代码。必须强调的是，我们和其他量子计算机科学家所指的“优越渐近复杂度扩展”仅评估了处理数据的复杂性。我们在本评论中的目的是阐明将数据编码为适合量子处理的格式这一经常被忽视的复杂性。我们预计量子计算机将通过采用“量子”数据编码来获得优于传统计算机的优势，这意味着数据将以某种量子叠加形式呈现。因此，量子计算机可以利用纠缠和叠加来处理数据，而不是像传统计算机那样逐位处理数据。然后，数据将呈现为无法复制的量子态，需要进行测量才能检索导致叠加崩溃的经典信息。
鸢尾花数据集预测模型综述
（这仅供参考 - 作者可以根据研究工作使用其他副标题/内容）1. 简介：当今最有趣的研究课题是机器学习，今天许多人都在机器学习领域工作，一些出版商或研究人员正在发现或更新机器学习的新算法和方法，基本上，机器学习是使机器做出与人脑相同决策的过程。机器学习是人工智能的主要部分，主要分为两类：监督学习和无监督学习。因此，学习阶段分为监督学习、无监督学习和强化学习。作为监督学习过程的一部分，会提出一个输出目标，它可以帮助或使系统学习，它还包含由不同输入属性和输出组成的训练数据实例。监督学习的一个子部分是分类，程序从给定的输入数据中学习并使用此过程对新观察结果进行分类。分类技术有多种类型，例如决策树、神经网络、贝叶斯分类器、支持向量机、K 最近邻等等。以下是一些使用离散数据和连续数据的机器学习分类任务的示例：对信用卡交易进行分类、检测人体疾病（将蛋白质分类为 α 螺旋、β 折叠或随机卷曲的二级结构）、天气预报，以及将新闻报道分类为金融、体育和娱乐。鸢尾花数据集是机器学习中最著名的数据集之一，它包含 150 个鸢尾花样本，具有萼片长度、萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度等测量值。这些样本分为三个不同的种类：山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。该数据集广泛用于分类任务，由于其简单性和结构良好，是应用机器学习算法的极好起点。
来自植物标本室的含水量的数据集（TO）
由于地衣对几种环境参数（例如气候因素和空中化学物质）敏感，因此可以将它们作为气候变化和土地利用以及空气污染和其他人类影响的生物鉴定者（Giordani和Brunialti 2015，2015年，Giordani 2019）。历史记录是确定地衣多样性趋势以及解释潜在驱动因素的强制性参考（Nelsen和Lumbsch 2020）。植物标志收集被认为是关于地衣分布的时空数据的基本档案，以及进行操纵和分析研究的物质来源，支持了从当地到全球环境变化的研究（例如Farkas等。 （2022），Wu等。 （2023））。 因此，越来越多地通过多个门户提倡对标本室数据的可访问性。 就意大利而言，由于几种现代意大利地衣植物植物的数据汇总到意大利的意大利信息系统（Martellos等人）（Martellos等），产生了显着的进步 2023）。 该系统目前从13种草药中汇总了88,000多个记录，其中包括herbarium Universitatis tergestinae的数据集（TSB，Conti等人。 2023）和卡拉布里亚大学植物园的植物园（Clu，Conti等人 2024）已经在GBIF中发布。Farkas等。（2022），Wu等。（2023））。因此，越来越多地通过多个门户提倡对标本室数据的可访问性。就意大利而言，由于几种现代意大利地衣植物植物的数据汇总到意大利的意大利信息系统（Martellos等人）（Martellos等2023）。该系统目前从13种草药中汇总了88,000多个记录，其中包括herbarium Universitatis tergestinae的数据集（TSB，Conti等人。2023）和卡拉布里亚大学植物园的植物园（Clu，Conti等人2024）已经在GBIF中发布。
介绍 wiiw COMECON 数据集
Monika Schwarzhappel 是维也纳国际经济研究所 (wiiw) 统计系主任。Artem Kochnev 和 Isilda Mara 是 wiiw 项目期间的经济学家。Magdalena Frei 曾是 wiiw 的研究助理。Alexandra Bykova 是 wiiw 统计系副主任兼经济学家。Hana Ruskova 和 Renate Prasch 曾是 wiiw 的统计学家。Xhesika Banushi 曾在该项目中担任自由职业者。Manuel Neubauer 曾是 wiiw 的数字化专家。David Zenz 是 wiiw 的数据科学家和 R Shiny 应用程序开发人员，负责编写查询工具和网站 (comecon.wiiw.ac.at)。本统计报告是 OeNB 项目“转型前的东欧：数据数字化和 CESEE 计划经济分析”的一部分。本文的研究由奥地利国民银行周年基金资助（项目编号 18666）。感谢奥地利国民银行为本研究提供的支持。本文中的信息和观点均为作者本人观点，并不一定反映维也纳国际经济研究所 (wiiw) 或奥地利国民银行 (OeNB) 的官方意见。
基础工业能源数据集 (FIED)
作者感谢 Gale Boyd（杜克大学）、管理员 Joseph DeCarolis（美国能源信息署）、Ozge Kaplan（美国环境保护署）和 Eric Masanet（加州大学圣巴巴拉分校）作为美国生命周期评估中心 2022 年会议工业建模数据集特别会议的小组成员，以及 Heather Liddell（普渡大学）对组织和主持会议的帮助。感谢 Ashna Aggarwal、Patrick Bryant 和 Will Dean（美国能源部能源效率和可再生能源 [EERE] 战略分析办公室）；Steve Capanna、Tomy Granzier-Nakajima、Nicole Ryan 和 Jun Shepard（美国能源部政策办公室）；Amy Jordan（Carbon Solutions, LLC）；Dan Bilello、Elaine Hale、Danny Inman 和 Adrienne Lowney（国家可再生能源实验室）对报告的审查。感谢 Liz Breazeale 编辑本报告，以及感谢 Sam Baldwin（EERE 战略分析）和 Ookie Ma（能源学）对该项目的早期支持。
城市交通大数据数据集分析
摘要 现代车辆越来越能够使用支持 GPS 的车载遥测盒实时报告位置和状态信息，这些遥测盒直接连接到车辆的控制和诊断系统。我们对从英国大型城市地区行驶的车辆获得的此类数据进行探索性分析。主要目标是设计信息丰富的汇总统计数据，以便识别不同“类型”的车辆活动并量化异常行为。我们使用位置、速度、时间和发动机状态（点火开/关）将数据组织成时间持续时间增加的工作单元。我们将层次聚类方法应用于这些工作单元的某些功能，以识别不同类型的车辆路径，并量化现代城市交通状况的周期性每日变化如何影响车队的移动和行为。
公共数据集2023-2024-一般信息
种族/族裔名称仅适用于美国公民，居民和其他合格的非公民。符合条件的非公民包括所有在美国境内完成高中或GED当量的学生（包括DACA和无证件学生），并且在高中毕业时不在F-1非移民学生签证上。有关其他合格（出于经济援助目的）的更多信息，请访问https://studentaid.gov/understand-aid/eligibility/requirements/non-us-citizens。非居民 - 不是美国公民或国民，并且在该国以学生签证或临时依靠的人无限期保留。不包括此类别中的DACA，无证件或其他合格的非公民。注意 - 在提供的盒子中分别报道了非居民，而不是在七个种族/种族类别中的任何一个或种族/种族中包括。
多模式和多任务自动驾驶数据集
当前用于自动驾驶计算机视觉的深层神经网络（DNNS）通常在仅涉及单一类型的数据和urban场景的特定数据集上进行培训。因此，这些模型努力使新物体，噪音，夜间条件和各种情况，这对于安全至关重要的应用至关重要。尽管持续不断努力增强计算机视觉DNN的弹性，但进展一直缓慢，部分原因是缺乏具有多种模式的基准。我们介绍了一个名为Infraparis的新颖和多功能数据集，该数据集支持三种模式的多个任务：RGB，DEPTH和INDRARED。我们评估了各种最先进的基线技术，涵盖了语义分割，对象检测和深度估计的任务。更多可视化和
数据集和模型的系统审查
鉴于视网膜健康与神经退行性疾病之间的已知相关性，深度学习算法可能能够从视网膜图像中获得有关脑疾病的信息。15的确，越来越多的文献证明了神经退行性疾病的进展与医生观察的视网膜发现之间的相关性，例如视网膜小动脉和静脉口径，血管折磨，视网膜层厚度，视网膜层厚度和光盘椎间盘形态学。16未来的研究可能会集中于确定光学相干断层扫描（OCT），OCT血管造影（OCT-A）和彩色眼底图像中包含的信息。15此类研究还需要考虑无法从视网膜成像中获得哪些信息。10月，Act-a和底面成像允许对视网膜特征进行详细的定量和定性分析。OCT使用光的反射率来微图像视网膜和视盘的解剖结构。周围乳腺视网膜神经纤维层（PRNFL）和黄斑神经节细胞层和内丛状层（MGCIPL）特别涉及神经退行器态，而其他标记，例如黄斑体积和脉络膜厚度，也已研究。OCT-A通过在时间上比较视网膜层