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蝴蝶表型深度学习与进化数学模型验证数据集
2025年12月23日 30 144 106
数据集概述 该数据集利用深度学习量化2468张蝴蝶照片的表型相似性，覆盖38个亚种，验证缪勒拟态理论这一进化生物学最古老数学模型。通过深度卷积三元组网络计算欧氏表型距离，展示物种间共拟态的显著趋同性，支持互惠协同进化假说。 文件详解 蝴蝶照片压缩包: 文件名:...
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网络法与深度学习文献综述数据集
2025年12月23日 30 178 23
数据集概述 该数据集是关于网络法与深度学习主题的文献综述资料，包含文献元数据、参考文献及相关图片文件，为研究网络法与深度学习交叉领域的文献脉络提供数据支持。 文件详解 文献元数据文件（CSV格式）： lens-export (3).csv、lens-export (4).csv、lens-export (5).csv：包含文献核心信息，字段有Lens...
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白鲸航拍视频深度学习定位与跟踪研究数据集
2025年12月23日 30 111 58
数据集概述 该数据集用于支持“Localization and tracking of beluga whales in aerial video using deep learning”研究，包含白鲸航拍视频的定位与跟踪相关数据，为基于深度学习的海洋生物监测研究提供实验数据支持。 文件详解 压缩文件（archive_files）：...
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简化万有理论验证管道数据集V5
2025年12月22日 30 1 0
数据集概述 本数据集为简化万有理论验证管道的第五次科学更新（V5），整合了宇宙微波背景辐射（CMB）、红移分布、粒子对撞模拟（LHC）三个领域的深度学习结果，包含多语言元数据、验证损失变化表及相关可视化文件，为理论验证提供数据支持。 文件详解 核心数据文件：...
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水下塑料数据集2022
2025年12月22日 30 206 75
数据集概述 该数据集包含针对水下塑料的图像数据及标注，用于目标检测任务。数据通过Roboflow平台生成，标注兼容PyTorch YOLOv5架构，包含1220张图像，经预处理和数据增强处理，为水下塑料检测模型训练提供支持。 文件详解 文件名称: UPD.v1.yolov5pytorch.zip 文件格式: ZIP (.zip) 内容说明:...
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火星轨道图像_HiRISE_标注数据集
2025年12月22日 30 44 26
数据集概述 该数据集包含从168张HiRISE图像中提取的3820个地标，每个地标以带30像素边距的方形边界框裁剪后，调整为227x227像素的图像，同时提供类别标签及语义映射文件，用于火星图像的地标识别研究。 文件详解 压缩文件: hirise-map-proj.zip: 压缩包，包含数据集的所有文件 目录及文件内容: map-proj/ 目录:...
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DeepPlastic海洋表层塑料检测开源图像数据集
2025年12月22日 30 105 1
数据集概述 该数据集是用于海洋表层（Epipelagic Zone）塑料检测的开源图像数据集，包含训练、测试和验证图像，支持基于计算机视觉与深度学习的塑料识别研究，提供多种目标检测模型及权重文件。 文件详解 数据集压缩包: DeepPlastic-v1.zip:...
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NPClassifier天然产物结构分类工具数据集
2025年12月22日 30 139 80
数据集概述 本数据集为NPClassifier项目相关数据，NPClassifier是基于深度神经网络的天然产物结构分类工具。数据集包含模型文件、数据文件及网页文件，为天然产物结构分类研究提供支持。 文件详解 model.zip：压缩格式文件，可能包含NPClassifier项目的深度神经网络模型相关数据...
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硅藻自动检测合成数据集有效性研究数据集
2025年12月21日 30 109 31
数据集概述 本数据集为研究合成数据集在深度学习硅藻自动检测中有效性的配套资料，包含硅藻图像、杂质图像及合成图像生成代码。硅藻图像来自公开图谱，经分类学家验证；杂质图像提取自真实显微图像，为相关算法开发与验证提供数据支持。 文件详解 文件名称: Dataset for publication_ Usefulness of synthetic...
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ESA_ASIMOV项目主动火灾数据集
2025年12月21日 30 156 22
数据集概述 该数据集为ESA资助的ASIMOV项目所构建，整合了MSG卫星SEVIRI传感器的12个光谱波段数据、MODIS主动火灾产品数据及GTOPO30地形特征数据，覆盖2014至2023年希腊消防局报告的火灾事件，用于训练深度学习超分辨率模型以提升野火监测能力。 文件详解 文件名称：ACTIVE_FIRE_DATASET.zip...
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Ka波段云雷达气象回波数据集_复杂天气覆盖与深度学习基准模型
2025年12月20日 30 158 104
数据集概述 该数据集为Ka波段云雷达气象回波数据，覆盖复杂天气场景，包含深度学习应用的基准模型相关数据。数据集以压缩包形式存储，提供气象回波观测与模型开发的基础数据支持。 文件详解 文件名称: Dataset.zip 文件格式: ZIP (.zip) 内容说明:...
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基于深度学习的柑橘叶片病害检测研究文档
2025年12月20日 30 198 185
数据集概述 本数据集包含一份关于通过深度学习方法检测柑橘叶片病害的研究文档，聚焦于利用深度学习技术识别柑橘叶片病害的技术方案与研究内容。 文件详解 文件名称: 44 4521.pdf 文件格式: PDF (.pdf) 内容说明:...
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太平洋西北地区北美黑啄木鸟被动声学监测占用模式数据集2023
2025年12月20日 30 154 58
数据集概述 本数据集包含2023年3月至10月在美国太平洋西北地区（华盛顿州、俄勒冈州西部及加利福尼亚州西北部）开展的北美黑啄木鸟被动声学监测数据，涉及3948个监测站点的原始探测历史及协变量，用于复现多状态占用模型分析。 文件详解 文件名称: PIWO_Occupancy.zip 文件格式: ZIP压缩包 包含内容（根据描述）： 原始数据文件:...
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前列腺癌发现的生物信息深度神经网络研究数据集
2025年12月19日 0 99 60
数据集概述 该数据集为研究论文《Biologically informed deep neural network for prostate cancer discovery》提供支持，内容基于前列腺癌基因组学及Reactome通路知识库等公开资源的整合数据，用于构建结合生物信息的深度神经网络模型，探究前列腺癌相关机制。 文件详解 文件名称:...
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数字化自然历史标本深度学习补充材料2
2025年12月13日 30 103 15
数据集概述 本数据集为一篇发表于2017年的研究论文的补充材料，包含一个用于定义和训练未染色/染色样本卷积神经网络（CNN）的标注笔记本，为理解深度学习在数字化自然历史标本分类中的应用提供技术细节支持。 文件详解 文件名称: oo_162585.pdf 文件格式: PDF (.pdf) 文件内容:...
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材料显微图像分割卷积特征上采样研究图数据
2025年12月15日 30 161 32
数据集概述 本数据集是论文《Maybe you don't need a U-Net: convolutional feature upsampling for materials micrograph segmentation》的图数据，包含三个带稀疏标签的现有分割数据集子集，用于支持材料显微图像分割的研究。 文件详解 文件名称:...
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航拍图像水体与非水体二分类Res_UNet模型数据集
2025年12月12日 30 44 18
数据集概述 本数据集包含基于Segmentation Gym创建的Residual-UNet模型，用于对1024×768像素的RGB航拍图像进行水体与非水体二分类分割。每个模型配套5类文件，涵盖配置、权重、元数据等，支持模型复现与应用。 文件详解 模型核心文件（每模型含5类同名文件）： .json配置文件：Segmentation...
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基于深度学习与Sentinel_2影像的漂浮物检测Jupyter_Notebook输出数据集
2025年12月12日 30 100 41
数据集概述 本数据集为《环境数据科学手册》海洋建模章节中发布的Jupyter Notebook的输出结果，内容围绕利用深度学习和Sentinel-2影像检测漂浮物展开，包含相关预测结果文件及交互式可视化文件。 文件详解 该数据集包含5个文件，具体说明如下： - 预测结果文件（.tif格式，共4个）： -...
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气候放大干扰消除北方温带交错带针叶林补充材料
2025年12月12日 30 97 77
数据集概述 本数据集为论文《Climate-amplified disturbances eliminate coniferous forests at a boreal-temperate ecotone》的补充材料，包含研究所需的额外图表、深度学习模型代码、空间分析代码及相关数据文件，支持对北方温带交错带针叶林受气候干扰影响的研究验证与扩展分析。...
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建筑与施工领域基于深度学习算法的设计自动化软件开发
2025年12月12日 30 103 24
数据集概述 本数据集包含一份PDF文档，聚焦于建筑与施工领域设计自动化软件的开发，核心内容为深度学习算法在神经网络中的应用研究。文档为相关技术开发与理论研究提供参考资料。 文件详解 文件名称: Fazilov Alisher Shomurodovich.pdf 文件格式: PDF (.pdf) 文件内容:...
