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STEAD:斯坦福大学地震数据集(STEAD)

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简介:
该集合(STAC EARTHQUAKE DATASET,简称STEAD)是专为人工智能开发的全球地震信号数据库。它包含约200万个3C波形文件,每个文件由一个HDF5数据文件和一个CSV元数据文件组成。 获取WAVEFORMS: 每个文件包含一个HDF5(数据)文件和一个CSV(元数据)文件,用于处理约200,000个3C波形。您可以通过下载所需的块,并使用存储库提供的代码将它们合并到一个完整的工作文件中。 NOISE DATASET GB):NOISE LOCAL EARTHQUAKE DATASET GB):LOCAL EARTHQUAKE 请注意,所有LOCAL EARTHQUAKE和Noise数据集都包含多个分量的波形特征。对于某些噪声数据,3个分量的波形相同。 如果拥有快速稳定的互联网连接,则可以使用以下链接下载整个数据集: https://rebrand.ly/Whole_Merge_85_GB_Earthquakes_Noise 注意1:部分基于Windows或Linux的操作系统可能对ZIP文件大小存在限制。对于无法正常解压的文件,建议下载并安装7-ZIP软件进行处理。 注2:HDF5文件中还提供了所有元数据(作为与每个波形关联的属性)。 注3:在某些情况下,NOISE DATASET中的三个分量具有相同的WAVEFORM特征。这些与单通道电台

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客服
客服
  • BunnyPLY
    优质
    斯坦福大学BunnyPLY数据是一套高质量的三维几何模型数据集,其中最著名的是兔子模型(Bunny),广泛应用于计算机图形学和3D视觉研究中。 斯坦福三维扫描的bunny数据可以用来验证算法。
  • Bunny点云
    优质
    斯坦福大学Bunny点云数据是一套用于3D模型重建和计算机视觉研究的公开数据集,基于对一只兔子实体扫描所得的大量点云。 斯坦福Bunny点云数据的.vt版本包含了最上面的点数和面数信息。这是一个经典的模型。
  • 点云
    优质
    斯坦福点云数据集是由斯坦福大学创建的一个包含多种物体类别、大量3D点云数据的大型数据库,广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 从事三维重建和扫描仪工作的同学肯定熟悉点云数据。斯坦福点云是进行研究的一个很好的数据源。
  • EE214B_GMID
    优质
    斯坦福大学EE214B_GMID是一门专注于信号处理与多媒体信息领域的高级课程,深入探讨现代媒体技术中的关键问题。 斯坦福大学的EE214B课程关于GMID的部分主要讲解了与信号处理相关的高级主题,深入探讨了现代通信系统中的关键概念和技术细节。该课程通过理论分析结合实际案例研究的方式进行教学,旨在帮助学生理解和掌握复杂系统的工程设计和优化方法。
  • 汽车 -
    优质
    斯坦福汽车数据集是一个包含16,000多张车辆图像的数据集合,涵盖196个车型类别,广泛应用于自动驾驶、目标识别和计算机视觉研究。 3D对象表示对于多视图物体分类及场景理解至关重要。细粒度识别是计算机视觉领域中的一个不断发展的分支,在细微外观差异的区分上有着广泛的实际应用价值。斯坦福汽车数据集提供了出色的训练与测试集合,可用于精确地区分各种车型。
  • 的Bunny点云
    优质
    斯坦福大学的Bunny点云数据是一组用于3D模型重建和图形学研究的公开数据集,包含了兔子模型的高精度三维点云信息。 Bunny在各个角度下的点云数据可以分享给有需要的人。
  • 的Dragon点云
    优质
    斯坦福大学的Dragon点云数据是一套高质量的三维激光扫描数据集,广泛应用于计算机视觉和3D重建研究领域。 Dragon各个角度的点云数据以ply格式提供。
  • 汽车训练
    优质
    斯坦福汽车训练数据集是由斯坦福大学创建的一个包含1.2万张汽车图像的数据集合,涵盖了来自43个不同类别的车辆。这个数据集主要用于训练和测试计算机视觉模型在复杂环境中的物体识别能力。 斯坦福车196类训练集图片按类别文件夹存放,完整数据集可以从GitHub下载:https://github.com/cyizhuo/Stanford-Cars-dataset 去掉链接后的重写内容如下: 斯坦福车 196 类 训练集 图片按类别文件夹存放,可以访问 GitHub 获取完整数据集。
  • SQuAD问答
    优质
    斯坦福SQuAD数据集是由斯坦福大学提供的大规模机器可读的问答数据集合,旨在促进基于context的提问回答系统的开发和评估。 斯坦福问答数据库(SQuAD)包含了从Wikipedia文章中提取的问题和答案对,总计有超过10万个问题和答案,来源于500多篇文章。