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需申請審核 水利署水資源物聯網相關感測資料
更新頻率 不定期 瀏覽次數 143641 下載次數 1本資料集包含水利署、水利署（與縣市政府合建）、農田水利署與營建署等各項感測資料，資料來源為水利署水資源物聯網，詳細分類請參考以下網址： https://ci.taiwan.gov.tw/dsp/dataset_water.aspx -
需申請審核 「阿拉伯芥-資材-逆境」資料庫
更新頻率 不定期 瀏覽次數 235 下載次數 0本資料為收集阿拉伯芥處理各類新穎資材 (微生物、奈米物質、循環材料) 後在不同逆境下的反應，包括根部發育、幼苗發育、基因表現、各類體學結果 -
需申請審核 ImageNet ILSVRC2012
更新頻率 不定期 瀏覽次數 39509 下載次數 406Large Scale Visual Recognition Challenge 2012 (ILSVRC2012) * 因資料授權因素，本資料集僅提供本中心同仁進行研究使用。 * 若非本中心人員有使用需求，請參考 ImageNet 官方原始授權 (https://www.image-net.org/download.php) ImageNet is... -
需申請審核 H11-M122_聯邦學習中處理組織病理學資料異質性的染色對齊
更新頻率 不定期 瀏覽次數 180 下載次數 0利用擴散模型將各客戶端的資料分布進行對齊，以降低組織病理學資料的異質性對於聯邦學習的衝擊 -
需申請審核 H11-M121_基於supertoken transformer應用於H&E染色肺臟病理切片之器質性肺纖維化語意分割
更新頻率 不定期 瀏覽次數 185 下載次數 0利用對肺臟器質性肺纖維化之區域進行語意分割，輔助醫師對肺泡中的器質性非纖維壞的區域進行量化，以尋找影響器質性非纖維化痊癒狀況的生物因子。 -
需申請審核 H11-M24_非監督式深度學習方法之協同分割方法
更新頻率 不定期 瀏覽次數 281 下載次數 0使用非監督式學習訓練之病理影像細胞分割模型，利用協同分割與多尺度特徵強化模型擷取影像特徵能力，以提升辨識準確性與Robustness。 -
需申請審核 H11-M19_持續性學習於籠統概括標籤之影像分割模型
更新頻率 不定期 瀏覽次數 211 下載次數 0以圖像級標籤為基礎達成語意分割的持續學習，結合了生成模型進行資料擴增來達成更好效果。 -
需申請審核 H11-M18_持續性學習於籠統概括標籤之影像偵測模型
更新頻率 不定期 瀏覽次數 228 下載次數 0使用持續性半監督式學習訓練之自然影像偵測及分割模型，利用雙教師模型與實例回放的方式避免災難性遺忘問題。 -
需申請審核 06_MCI_Diagnosis-Autobiography
更新頻率 不定期 瀏覽次數 931 下載次數 0申請者須與本研究團隊合作，並與團隊簽署合約後，才可取得及使用本資料集。若需進一步取得可能包含敏感資訊之完整資料集，須申請與完成IRB審核程序。 本資料集由台灣大學心理系團隊經由台大醫院IRB許可執行收案，紀錄受試者的自傳式記憶回顧(autobiographic... -
需申請審核 06_TOMAV-Basic
更新頻率 不定期 瀏覽次數 1141 下載次數 0申請者須與本研究團隊合作，並與團隊簽署合約後，才可取得及使用本資料集。若需進一步取得可能包含敏感資訊之完整資料集，須申請與完成IRB審核程序。 本資料集由台大吳恩賜教授團隊經由台大醫院IRB許可執行收案，由臺大腦心實驗室(GIBMS, NTU;... -
需申請審核 06_Depression_Detection-Dialogue
更新頻率 不定期 瀏覽次數 989 下載次數 0申請者須與本研究團隊合作，並與團隊簽署合約後，才可取得及使用本資料集。若需進一步取得可能包含敏感資訊之完整資料集，須申請與完成IRB審核程序。... -
需申請審核 用於無人機避障與導航的深度TD3模型
更新頻率 不定期 瀏覽次數 568 下載次數 0此模型記錄了無人機藉由強化學習模型TD3在Gazebo虛擬環境中進行導航與避障，並利用NFWPO算法解決DRL常見的零梯度問題。 Actor-network架構如圖所示: https://imgur.com/a/JANUYzF 輸入： The lidar ranges（將0−360 degree解析度1度的原始360筆狀態資料降維至0−360... -
需申請審核 UAV環境中的影像與點雲資料_用於導航模型
更新頻率 不定期 瀏覽次數 2354 下載次數 4此資料集記錄了無人機藉由強化學習模型TD3在Gazebo虛擬環境中進行導航與避障的經驗池(Experience Replay Buffer)。 虛擬環境示意圖如下： 此經驗池共有655935筆資料，資料格式為 {s , a , r , s', done}，變數分別為: s (無人機狀態)...
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