1、yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张， yolo格式标签行人跌倒数据集+ 8000张；类别名为falling, 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

关于数据集 以下是数据集中每个特征的描述： building_id：数据集中每栋建筑物的唯一标识符。 district_id：建筑物所在区域的标识符。 vdcmun_id：建筑物所在的村庄发展委员会/市政府的标识符。 ward_id：村庄发展委员会/市政当局内特定行政区的标识符。 count_floors_pre_eq：地震前建筑物的楼层数。 count_floors_post_eq：地震后建筑物的楼层数（可能与地震前的数量不同）。 age_building：地震发生时的建筑物年龄。 plinth_area_sq_ft：建筑物底座的面积（平方英尺）。 height_ft_pre_eq：地震前建筑物的高度（英尺）。 height_ft_post_eq：地震后建筑物的高度（以英尺为单位）。 land_surface_condition：建筑物所在地表的状况（例如“平坦”、“缓坡”、“陡坡”）。 foundation_type：建筑物所用地基的类型（例如“泥砂浆-石头/砖”、“竹子/木材”、“水泥-石头/砖”）。 roof_type：建筑物的屋顶类型（例如，“竹/木

数据集，又称为资料集、数据集合或资料集合，是一种由数据所组成的集合。 Data set（或dataset）是一个数据的集合，通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量，如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数，该数据集的数据可能包括一个或多个成员。从历史上看，这个术语起源于大型机领域，在那里它有一个明确界定的意义，非常接近现代的计算机档案。这个主题是不包括在这里的。 最简单的情况下，只有一个变量，然后在数据集由一列列的数值组成，往往被描述为一个列表。尽管名称，这样一个单数据集不是一套通常的数学意义，因为某一个指定数值，可能会出现多次。通常的顺序并不重要，然后这样数值的集合可能被视为多重集，而不是（顺序）列表。 值可能是数字，例如真正的数字或整数，例如代表一个人的身高多少厘米，但也可能是象征性的数据（即不包括数字），例如代表一个人的种族问题。更一般的说，价值可以是任何类型描述为某种程度的测量。对于每一个变量，通常所有的值都是同类。但是也可能是“遗漏值”，其中需要指出的某种方式。 数据集可以分

建筑物轮廓矢量数据是一种描述建筑物边界形状、面积和高度等信息的二维矢量数据。这些数据通常在地理信息系统（GIS）和数字地图制作中使用，可以用于建筑物高程分析、视域分析和规划分析等方面。 建筑物轮廓采用SHP数据，包括了全国主要的77个大城市，属性表里有高度字段，WGS84坐标系，可用于城市建模。 直辖市：北京、上海、天津、重庆 广东省：广州、深圳、东莞、佛山、珠海、惠州、江门、汕头、中山 江苏省：南京、无锡、苏州、常州、南通、泰州、徐州、扬州、镇江 山东：济南、青岛、烟台、威海、潍坊、临沂、泰安、枣庄 浙江：杭州、宁波、温州、嘉兴、金华、绍兴、台州 河北省：石家庄、唐山、秦皇岛、保定、沧州、廊坊 辽宁省：沈阳、大连、盘锦 福建省：福州、厦门、泉州 内蒙古省：呼和浩特、包头 海南省：海口、三亚 四川省：成都、广元 吉林省：长春、吉林 广西省：南宁、桂林 安徽省：合肥、芜湖 河南省：郑州、洛阳 贵州省：贵阳 黑龙江省：哈尔滨 云南省：昆明 甘肃：兰州 江西：南昌 山西：太原 陕西：西安 新疆：乌鲁木齐 西藏：拉萨 湖北：武汉 宁夏：银川 湖南：长沙 特别行政区：香港、澳门

抽烟及打电话行为数据集，适用于深度学习用户抽烟或打电话行为检测。共有5373张图像：打电话数据1227张、吸烟数据2168张、正常数据1978张。

深度学习+图像分类+水质污染等级分类数据集+水质分类

表名称：“1990-2022地级市专利授权数”。 1.指标： 当年获得的发明数量：表示每个会计年度内获得的发明专利数量。 当年获得的实用新型数量：表示每个会计年度内获得的实用新型专利数量。 当年获得的外观设计数量：表示每个会计年度内获得的外观设计专利数量。 专利授权数：表示每个会计年度内获得的所有类型专利授权的总数。 2.包含的年份：数据集包含了从1990年至2022年的专利授权信息。 3.包含的城市：数据集包含了多个城市的专利授权信息，包括但不限于安徽省的安庆市、蚌埠市、亳州市、巢湖市、池州市、滁州市、阜阳市、合肥市，广东省的潮州市、东莞市、佛山市、广州市、河源市、惠州市、江门市、揭阳市、茂名市、梅州市、清远市、汕头市、汕尾市、韶关市、深圳市、阳江市、云浮市、湛江市、肇庆市、中山市、珠海市等。

包含类别如下： Abondance-奶牛,Afrikaner阿非利卡牛,Albera阿尔伯拉,AmericanMilkingDevon美国产奶德文郡,Angus,AnkoleWatusi,Aquitaine,Argentine,Armorican,Arouquesa,Asturian,AustralianBraford,Bargur,Barzona,Bazadaise,Belgian,Belmont,BlackHereford,BlondeAquitaine,Boran,Braford,Brahman,Brangus,Braunvieh,Brava,brownSwiss,Burlina,Busa,Cachena,Camargue,CanadianSpeckle,Canadienne,Canchim,Caracu,Casta,Charolais,Chianina,Corriente,Corsican,Criollo,Dangi,DanishRed,Deoni,Devon,Dexter,Dhannir,Droughtmaster,DutchBelted,EnglishLonghorn...

在本项目中，“Volve-field-machine-learning”是一个专注于利用机器学习技术分析北海Volve油田的公开数据集的实践案例。2018年，挪威石油公司Equinor出于促进学术和工业研究的目的，发布了这个丰富的数据集，为油气田的研究带来了新的机遇。这个数据集包含了与地下地质特征、油田运营及生产相关的各种信息，为研究人员提供了深入理解油气田开采过程的宝贵资源。 Volve油田的数据集涵盖了多个方面，包括地质模型、地震数据、井测数据、生产历史等。这些数据可以用于训练和验证机器学习模型，以解决诸如储量估计、产量预测、故障检测等油气田管理中的关键问题。通过机器学习，我们可以挖掘出隐藏在大量复杂数据中的模式和规律，从而优化生产决策和提高效率。 在探索这个数据集时，Jupyter Notebook被用作主要的分析工具。Jupyter Notebook是一款交互式计算环境，支持编写和运行Python代码，非常适合数据预处理、可视化和建模工作。用户可以在同一个环境中进行数据探索、编写模型和展示结果，使得整个分析过程更为直观和透明。 在这个项目中，可能涉及的机器学习方法包括监督学习、无监督学习以及深度学习。例如，监督学习可以用来建立产量预测模型，其中历史产量作为目标变量，而地质特征、井参数等作为输入变量；无监督学习如聚类分析可以用于识别相似的井或地质区域，以便进行更精细化的管理；深度学习模型如卷积神经网络（CNN）可以处理地震数据，提取地下结构的特征。 在Volve-field-machine-learning-main文件夹中，很可能包含了一系列的Jupyter Notebook文件，每个文件对应一个特定的分析任务或机器学习模型。这些文件将详细记录数据清洗、特征工程、模型选择、训练过程以及结果评估的步骤。通过阅读和复现这些Notebook，读者可以学习到如何将机器学习应用于实际的油气田数据，并从中获得对数据驱动决策的理解。 这个项目为油气行业的研究者和工程师提供了一个实战平台，通过运用机器学习技术，他们能够深入理解和优化Volve油田的运营，同时也为其他类似油田的数据分析提供了参考。随着大数据和人工智能技术的不断发展，这种数据驱动的决策方式将在未来的能源行业中发挥越来越重要的作用。

matlab优化微分方程组代码自述文件 这些数据集的目的是将它们用于在Pyhon中使用机器学习库及其派生概念验证（POC）进行测试。 由于PyTorch具有与图形处理单元或GPU一起使用的内置功能，因此我们期望在开始全面移植MRST之前进行演示，基于PyTorch GPU的张量可以显着减少储层模拟期间的计算时间。 评价概念验证 步骤如下： 找到构成MRST求解器代码的偏微分方程（PDE）。 使用Matlab和Octave测试求解器的运行时间。 最新的《使用MATLAB进行储层模拟入门》一书（Knut-Andreas Lie的Octave ）中提供了一些测试代码。 见附录。 正在Matlab和Octave下测试代码的性能。 代码将发布在单独的存储库中。 使用PyTorch for GPU复制Python中的功能。 将Matlab代码转换为PyTorch 测量原始MRST求解器的计算时间。 如果在PyTorch计算时间快10到100，我们将继续将更多的Matlab代码转换为基于PyTorch张量的计算。 数据集 MRST（下载） 固相萃取9 固相萃取10 案例B4 赛格 OPM 固相萃取1