数据集

基于 GEE 计算研究区年均地表温度数据目录1 代码解析2 完整代码3 运行结果（1）定义研究区：（2）导入地表温度数据：本文采用的地表温度数据为MOD11A2 V6.1地表温度产品，其包含2000年至今全球的地表温度数据，时间分辨率为8天，空间分辨率为1km。

前网易架构师-高司机

木材表面缺陷检测数据集，支持YOLO+COCO JSON+PASICAL VOC XML+DARKNET格式标注信息，平均正确识别率95.0%木材表面缺陷检测数据集是用于训练和验证人工智能算法，以帮助自动识别和检测木材表面的缺陷，如裂纹、疤痕、孔洞等。这对于木材行业非常重要，可以提高生产过程的效率和质量控制水平。

基于 GEE 利用插值方法填补缺失影像目录1 完整代码2 运行结果利用GEE合成NDVI时，如果研究区较大，一个月的影像覆盖不了整个研究区，就会有缺失的地方，还有就是去云之后，有云量的地区变成空值。

基于 GEE Landsat 与 Sentinel 数据的归一化水体指数 NDWI 计算和水体提取目录1 归一化水体指数（NDWI）2 完整代码3 运行结果4 运行结果可视化对比归一化水体指数（NDWI）是遥感影像分析中常用的指数，主要用于识别和提取水体。NDWI通过比较可见光波段（绿波段）与近红外波段（NIR）的反射率差异，突出水体与非水体区域的区别。水体在近红外波段的反射率较低，而在绿波段的反射率较高，因此NDWI能够有效地识别水域。该指数在水体监测、水资源管理以及环境变化研究中有着广泛应用。

Ubuntu下载zenodo文件Ubuntu download zenodo一般数据集文件会比较大，直接下载单个压缩包很慢。可以使用代码多线程下载小文件。Ubuntu22.04https://github.com/dvolgyes/zenodo_get

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超越 GPT-4o！从 HTML 到 Markdown，一键整理复杂网页；AI 对话不再冰冷，大模型对话微调数据集让响应更流畅面对信息冗余的网页内容，如何快速提取全面的核心信息？Reader-LM 模型为你提供了专业的解决方案。Reader-LM 能高效处理高达 256K 字节的超长内容，精准将 HTML 转换为清晰的 Markdown 格式。它的表现甚至超过了 GPT-4o 等大型语言模型，其轻量化设计也使它更适合资源受限的场景。

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微软与腾讯技术交锋，TRELLIS引领3D生成领域多格式支持新方向去年 11 月，腾讯推出 Hunyuan3D 生成模型，是业界首个同时支持文字和图像生成 3D 的开源大模型。紧接着不到一个月，微软便发布了全新框架 TRELLIS，加入 3D 资产生成领域的竞争中。TRELLIS 支持多格式输出，包括辐射场、3D 高斯和网格，为不同需求提供最大灵活性。

RP2K：一个面向细粒度图像的大规模零售商品数据集这是一种用于细粒度图像分类的新的大规模零售产品数据集。与以往专注于相对较少产品的数据集不同，我们收集了2000多种不同零售产品的35万张图像，这些图像直接在真实的零售商店的货架上拍摄。我们的数据集旨在推进零售对象识别的研究，该研究具有大量应用，如自动货架审计和基于图像的产品信息检索。我们的实验表明，即使是最先进的细粒度分类方法也没有优于简单的ResNet基线，这表明在细粒度零售产品分类任务上，提高分类性能的研究还有很大的潜在空间。我们的数据集具有以下特性：（1）就产品类别而言，它是迄今为止最大的数据集。(

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医学影像数据集汇总分享在深度学习领域，数据集的重要性不言而喻，因此本文对医学影像检测领域中公开的数据集进行了一个简要汇总，主要记录数据集的类型、数量等信息，并给出相应的下载地址。

大模型应用的数字能源数据集除了尚须时日的量子计算解决算力效率和能源问题，以及正在路上的超越transformer的全新模型架构外，无疑是“数据集”，准确讲是“高质量大规模多样性的数据集”。数据集是大模型发展的核心要素之一，是大计算的标的物，是实现大模型商业闭环的基础和牵引力，是实现大模型向具身智能演进的关键主线，也是大数据产业在大模型时代的新使命。

Octo—— 基于80万个机器人轨迹的预训练数据集用于训练通用机器人，可在零次拍摄中解决各种任务论文地址：https://arxiv.org/abs/2405.12213 在机器人学中，通常使用针对特定机器人或任务收集的数据集来学习策略。然而，这种方法需要为每项任务收集大量数据，由此产生的策略只能实现有限的泛化性能。利用其他机器人和任务的经验可以获得更广泛的泛化性能，并在下游任务中获得更好的性能，但这需要考虑其他机器人的形态、传感器配置、任务规格和环境，因此建立一个能做到这一点的"通用机器人模型 "被认为是非常困难的任务。是一项非常艰巨的任务。

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EmoAva:首个大规模、高质量的文本到3D表情映射数据集。2024-12-03，由哈尔滨工业大学（深圳）的计算机科学系联合澳门大学、新加坡南洋理工大学等机构创建了EmoAva数据集，这是首个大规模、高质量的文本到3D表情映射数据集，对于推动情感丰富的3D头像生成技术的发展具有重要意义。

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GEOBench-VLM:专为地理空间任务设计的视觉-语言模型基准测试数据集2024-11-29 ,由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构创建了GEOBench-VLM数据集，目的评估视觉-语言模型（VLM）在地理空间任务中的表现。该数据集的推出填补了现有基准测试在地理空间应用中的空白，提供了超过10,000个经过人工验证的指令，推动了环境监测、城市规划和灾害管理等领域的研究。

论文阅读之方法： Single-cell transcriptomics of 20 mouse organs creates a Tabula MurisThe Tabula Muris Consortium., Overall coordination., Logistical coordination. et al. Single-cell transcriptomics of 20 mouse organs creates a Tabula Muris. Nature 562, 367–372 (2018).

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BioDeepAV：一个多模态基准数据集，包含超过1600个深度伪造视频，用于评估深度伪造检测器在面对未知生成器时的性能。2024-11-29, 由罗马尼亚布加勒斯特大学创建BioDeepAV数据集，它专门设计来评估最先进的深度伪造检测器在面对未见过的深度伪造生成器时的泛化能力，这对于提高检测器的鲁棒性和适应性具有重要意义。

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HNTS-MRG 2024 Challenge：是一个包含200个头颈癌病例的磁共振图像及其标注的公开数据集，旨在推动AI在头颈癌放射治疗自动分割领域的研究。2024-11-28,由德克萨斯大学MD安德森癌症中心创建HNTS-MRG 2024 Challenge数据集，目的通过公开数据集推动自动分割算法的发展，这对于提高放射治疗的精确性和效率具有重要意义。

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OSPTrack：一个包含多个生态系统中软件包执行时生成的静态和动态特征的标记数据集，用于识别开源软件中的恶意行为。2024-11-22 ，由格拉斯哥大学创建的OSPTrack数据集，目的是通过捕获在隔离环境中执行包和库时生成的特征，包括静态和动态特征，来识别开源软件（OSS）中的恶意指标，特别是在源代码访问受限时，支持在运行时高效检测方法。

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NeurIPS 2024 有效投稿达 15,671 篇，数据集版块内容丰富NeurIPS，全称 Neural Information Processing Systems Conference，是神经信息处理系统的年度学术会议。该会议始于 1987 年，当时名为 NIPS。随着人工智能领域的快速发展，其影响力逐渐扩大，被越来越多的研究者和企业关注并熟知。为了更好地反映会议涵盖的广泛领域，NIPS 于 2017 年正式更名为 NeurIPS。

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FineTuneBench：由斯坦福大学创建，包含625个训练问题和1075个测试问题，覆盖4个领域。目的评估商业微调API在不同泛化任务中的知识注入能力。2024-11-11，由斯坦福大学创建的FineTuneBench数据集，揭示了商业大型语言模型（LLMs）微调API在新知识学习和现有知识更新方面的显著不足，这对于理解和改进LLMs的适应性和可靠性具有重要意义。

命里有定数

Ubuntu问题 - 显示ubuntu服务器上可用磁盘空间一条命令df -h使用以下命令直接查看