美国国家环境信息中心2022年发布了新版本全球水深地形高程数据集ETOPO 2022。可直接导入arcgis使用。

《基于YOLOv8的智慧社区老人独居异常行为监测系统》是一项结合了计算机视觉技术和智能监控的创新项目，旨在通过高效准确地识别和分析老人在社区中的行为模式，为独居老人的安全生活提供保障。该系统的核心是YOLOv8（You Only Look Once Version 8），一种先进的实时目标检测算法，以其快速准确的检测能力在计算机视觉领域受到广泛认可。 该系统包含了完整的源代码，这意味着开发者可以深入理解系统的运作机制，并根据具体需求进行自定义和优化。可视化界面的提供，使得操作人员可以直观地监控老人的行为状态，及时发现异常情况。此外，系统附带的完整数据集为模型训练提供了丰富多样的样本，保证了监测系统的准确性和泛化能力。 部署教程的包含，极大地降低了系统部署的技术门槛，使非专业人员也能够轻松部署和运行该系统。这不仅为老人家属提供了便利，也使得学校中的学生能够将其作为毕业设计或课程设计的项目，进行实践操作和深入研究。 该系统的工作流程大致可以分为以下几个步骤：摄像头捕捉到的视频流会被实时传输至系统；随后，YOLOv8算法对视频流中的图像进行处理，以高准确度识别和分类视频中的老人行为；接着，系统将识别出的行为数据与正常行为模式进行对比分析；一旦发现异常行为，系统将通过可视化界面给予警报，并将相关信息通知给指定的监护人或管理人员。 系统的优势在于其基于YOLOv8算法的实时性和高准确性，能够大大减少误报和漏报的情况。此外，系统通过提供源码和详细的部署教程，使得系统具有良好的可扩展性和适应性，能够根据不同的社区环境和老人的具体行为特征进行调整和优化。可视化页面的设计则让监控更加直观，便于操作人员做出快速反应。 此外，系统能够收集和分析独居老人的行为数据，为研究老年人行为特征、改善社区服务提供了宝贵的参考。同时，对于独居老人来说，这样的监测系统能够在很大程度上减少他们的安全风险，为他们提供更为安心的生活环境。 值得注意的是，该系统的部署和应用需要考虑数据隐私和安全问题。在收集和处理老人的视频数据时，必须严格遵守相关法律法规，确保老人的个人隐私不被侵犯。同时，系统的设计应充分考虑老人的隐私需求，尽可能使用非侵入式的监测方法。 《基于YOLOv8的智慧社区老人独居异常行为监测系统》是一个集先进技术、实用功能和人性化设计于一体的综合性解决方案，不仅能够为独居老人的安全保驾护航，还能为相关领域的研究提供技术支持，具有广泛的应用价值和市场前景。该系统将成为未来智慧社区建设中的一个重要组成部分，对提高老年人的生活质量和安全保障具有重要意义。

智慧医疗肺部CT检测数据集VOC+YOLO格式4103张12类别是一套专为智慧医疗应用而设计的肺部CT影像资料集。该数据集包括4103张肺部CT扫描图片，全部以Pascal VOC格式和YOLO格式进行标注。每张图片都对应有VOC格式的.xml标注文件和YOLO格式的.txt标注文件，用于描绘图片中的12种不同的肺部异常情况。 数据集共分为12个类别，包括：主动脉扩张(Aortic enlargement)、肺不张(Atelectasis)、钙化(Calcification)、心脏肥大(Cardiomegaly)、实变(Consolidation)、间质性肺病(ILD)、浸润(Infiltrate)、结节-肿块(Nodule-Mass)、胸腔积液(Pleural effusion)、胸膜增厚(Pleural thickening)、气胸(Pneumothorax)和疤痕(Scarring)。每个类别在数据集中均有特定数量的标注框，例如主动脉扩张有2540个标注框，肺不张有79个标注框等，总计标注框数为12738。 值得注意的是，该数据集在YOLO格式中的类别顺序并不按照上述列表排列，而是以labels文件夹中的classes.txt文件为准。使用该数据集的用户在进行模型训练时需要注意这一点。 该数据集采用了labelImg这一标注工具进行矩形框标注，对于标注的规则非常明确。标注过程中，标注者需要根据肺部CT影像的特点，识别出上述的12种肺部病变情况，并在影像中画出矩形框以准确地界定这些病变区域。 数据集的所有图片都经过了准确而合理的标注，以保证其用于医学影像分析与机器学习模型训练时的准确性。然而，数据集的提供方并未对该数据集训练出的模型精度或权重文件作出任何保证，这意味着用户在使用该数据集训练模型时，仍需自行进行模型性能的评估和校验。 此外，数据集不包含分割路径的txt文件，仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和YOLO格式txt文件。数据集的使用者可以通过图片预览来了解数据集的质量和内容。在实际应用中，该数据集可支持医学图像分析、计算机辅助诊断、图像分割以及深度学习模型训练等多种智慧医疗研究与开发活动。

一、全国分省、市、县、乡镇行政区划矢量图（专业版shp、小白版ppt） 1.专业版 空间数据分析最基础的数据为地理地图，而且最好是ArcGIS流行的矢量格式shp地图。这部分资源包括最新的按照各省份为单位、分省市级、县级、乡镇级矢量地图（shp格式），因为是shp格式，需要专门的软件ArcGIS，搞空间数据分析的可以利用这部分资源。 2.小白版 有些人不会用ArcGIS软件，不想学，又想画空间图，那还有一个小白版，PPT格式，可直接在PPT上修改（OS：如果PPT都不会用，那就没办法了）。 二、2019-2021中国区县级行政区划矢量数据 三、多个版本的全国乡镇级矢量数据

随着信息技术的快速发展，数据集已成为机器学习和人工智能领域中不可或缺的一部分。尤其是在计算机视觉领域，高质量、专业化的数据集对于模型的训练和测试起着至关重要的作用。在众多数据集之中，第56期Seal Dataset作为合同印章目标检测数据集，为相关研究和应用提供了宝贵的资源。 合同印章目标检测是计算机视觉领域的一个细分应用，主要任务是识别和定位合同文件中的印章图像。由于印章具有法律效力，因此在自动化处理合同文件时，正确地检测出印章的位置至关重要。第56期Seal Dataset数据集的发布，无疑推动了这一领域的研究进展。 该数据集的构建工作是一项系统工程，需要经过数据收集、标注、预处理等多个步骤。收集阶段需要确保所收集的合同样本具有代表性和多样性，以便更好地训练目标检测模型。在标注阶段，专业标注人员需要对合同中的印章进行精准的边界框标记，这是一项既耗时又需要高度注意力的工作。此外，数据集的预处理还包括图像的清洗、格式统一等工作，以确保数据质量。 对于第56期Seal Dataset数据集的具体内容，虽然给定信息中并未详细列出，但我们可以推测其包含了大量的合同图像及其对应的印章标注信息。在实际应用中，研究者和开发者可以利用这个数据集来训练和评估印章检测算法，包括但不限于深度学习方法。通过使用卷积神经网络（CNN）等先进的深度学习架构，可以提高印章检测的精度和效率。 在应用层面，合同印章目标检测技术可以广泛应用于电子合同的审核、存档以及自动化处理流程中。例如，在电子合同审核环节，自动检测印章的存在并验证其有效性，可以大大提高合同审核的速度和准确性，从而提升企业的运营效率。在存档环节，准确的印章位置信息可以帮助实现高效的文档管理和检索。 此外，随着人工智能技术的不断进步，合同印章目标检测技术也在不断拓展其应用领域。例如，结合区块链技术，可以进一步增强合同的安全性和不可篡改性。在未来，我们有理由相信，随着技术的进一步成熟，合同印章目标检测将在智能合同管理系统中扮演更为重要的角色。 第56期Seal Dataset作为针对合同印章目标检测的数据集，不仅为研究者提供了宝贵的研究材料，也为相关行业的自动化和智能化提供了可能。随着人工智能技术的不断发展，类似的数据集将会越来越多，为技术的进步和应用创新提供持续的支持。

TerraClimate全球0.041°的月尺度nc数据集，时间范围1958-2023年。基于该数据，本资源提供了基于矢量文件的批量裁剪与重投影。参考数据的下载见代码，可用记事本打开。 仅需修改备注部分即可

车牌数据集是指为车牌识别技术研究和开发过程中收集并整理的一系列车牌图像和相关信息的集合。车牌识别技术是智能交通系统中的一项关键技术，它能够在不需要人工干预的情况下，自动识别车辆的车牌号码，进而实现车辆的自动登记、监控、管理和追踪。车牌数据集是车牌识别系统训练和测试的基础，它对于提高车牌识别的准确率和效率至关重要。 车牌数据集通常包含多种格式的车牌图像，例如不同光照条件下的图片、不同角度拍摄的图片以及不同车辆状态下的图片等。这些图像数据可以是彩色的也可以是灰度的，分辨率和尺寸可能各不相同。除了车牌图像外，数据集中可能还包含车牌号码、车牌类型、车牌颜色、车辆类型、拍摄时间、拍摄地点等附加信息。这些信息对于车牌识别系统的训练和性能评估都非常有用。 车牌数据集的构建需要遵循一定的标准和规范。数据集中的车牌图片需要具有足够的多样性和代表性，以确保模型训练的泛化能力。车牌号码的准确标注是必须的，因为它是模型学习的目标。此外，数据集应该包含足够的样本数量，以确保学习到的模型能够准确识别各种车牌。 车牌数据集的分类方式多种多样，根据地域可以分为国内车牌数据集和国际车牌数据集；根据车牌类型可以分为普通车牌数据集、军用车牌数据集、警用车牌数据集等；根据车牌识别技术的不同，还可以分为静态车牌数据集和动态车牌数据集。 车牌数据集在智能交通系统、城市监控、车辆管理、高速公路电子收费等领域有着广泛的应用。通过车牌数据集训练出的车牌识别系统能够有效提高交通管理水平，减少人为错误，提升城市智能化水平。同时，车牌数据集也是人工智能和机器学习领域研究的重要基础数据资源。 车牌数据集的收集和整理是一个复杂而精细的过程，它需要遵守数据保护和隐私的相关法律法规，确保在不侵犯车主隐私的前提下使用数据。在使用车牌数据集时，研究人员和开发者应确保数据的合法来源，并对数据进行适当的脱敏处理，以保护个人隐私和数据安全。 车牌数据集的管理和更新也是一个持续的过程。随着时间的推移和技术的进步，原有的数据集可能需要更新以适应新的车牌识别技术和应用场景。因此，数据集的维护和更新机制对于保持车牌识别系统的先进性和准确性至关重要。 车牌数据集是车牌识别技术的核心组成部分，它对于推动智能交通系统的发展和提升城市管理智能化水平具有不可替代的作用。通过不断优化和更新车牌数据集，可以促进车牌识别技术的进一步发展和应用，为智能交通的未来贡献力量。

包含车辆数量 公路等级 道路类型 限速 交叉口 照明情况 天气情况 路面情况 伤亡数量 事故严重程度

数据集-目标检测系列- 火龙果 检测数据集 pitaya ＞＞ DataBall 注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

在网络安全领域，入侵检测系统(IDS)扮演着至关重要的角色，它能够及时发现并响应网络中的非法入侵和攻击行为。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的网络入侵检测方法因其高效性和准确性受到广泛关注。本文探讨的是一种结合了长短期记忆网络(LSTM)与自动编码器(Autoencoder)的混合架构模型，该模型旨在提高网络攻击检测的性能，特别是在处理网络流量数据时能够更准确地识别异常行为。 LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构，能够学习长距离时间依赖性，非常适合处理和预测时间序列数据。在网络入侵检测中，LSTM能够捕捉到网络流量中的时间特征，从而对攻击进行有效的识别。而自动编码器是一种无监督的神经网络，它的主要功能是数据的降维与特征提取，通过重构输入数据来学习数据的有效表示，有助于发现正常行为的模式，并在有异常出现时，由于重构误差的增加而触发报警。 将LSTM与自动编码器结合，形成两阶段深度学习模型，可以分别发挥两种架构的优点。在第一阶段，自动编码器能够从训练数据中学习到网络的正常行为模式，并生成对正常数据的重构输出；在第二阶段，LSTM可以利用自动编码器重构的输出作为输入，分析时间序列的行为，从而检测到潜在的异常。 网络攻击识别是入侵检测系统的核心功能之一，它要求系统能够识别出各种已知和未知的攻击模式。传统的入侵检测系统通常依赖于规则库，当网络攻击类型发生改变时，系统的识别能力就会下降。相比之下，基于深度学习的系统能够通过从数据中学习到的模式来应对新的攻击类型，具有更好的适应性和泛化能力。 网络安全态势感知是指对当前网络环境中的安全事件进行实时监测、评估、预测和响应的能力。在这一领域中，异常流量检测是一个重要的研究方向。异常流量通常表现为流量突增、流量异常分布等，通过深度学习模型可以对网络流量进行分析，及时发现并响应这些异常行为，从而保障网络的安全运行。 本文提到的CICIDS2017数据集是加拿大英属哥伦比亚理工学院(BCIT)的网络安全实验室(CIC)发布的最新网络流量数据集。该数据集包含了丰富的网络攻击类型和多种网络环境下的流量记录，用于评估网络入侵检测系统的性能，因其高质量和多样性，已成为学术界和工业界进行入侵检测研究的常用数据集。 在实现上述深度学习模型的过程中，项目文件中包含了多个关键文件，例如“附赠资源.docx”可能提供了模型设计的详细说明和研究背景，“说明文件.txt”可能包含了项目的具体实施步骤和配置信息，而“2024-Course-Project-LSTM-AE-master”则可能是项目的主要代码库或工程文件，涉及到项目的核心算法和实验结果。 基于LSTM与自动编码器混合架构的网络入侵检测模型，不仅结合了两种深度学习模型的优势，而且对于网络安全态势感知和异常流量检测具有重要的研究价值和应用前景。通过使用CICIDS2017这样的权威数据集进行训练和测试，可以不断提高模型的检测精度和鲁棒性，为网络安全防护提供了强有力的技术支持。