找到76個資料集

分類: 科研 格式: CSV

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  • 需申請審核 STUST-dataset01

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    科技部 科技前瞻 熱門暨前瞻研發之巨量情報分析與研究 中文期刊文獻 中文專利文獻 英文期刊文獻 商管類期刊資料
  • 需申請審核 T08_driving_journey_data

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    旅次基本資料
  • 需申請審核 SPOD0006科技部新竹科學園區eTag路口車輛數據

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    主要欄位說明:採樣時間、感測器代碼、路口名稱、車輛數量。
  • 國網高速計算使用資料

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    國網高速計算使用資料 欄位資訊如下: Q_SVR => queue server名稱 T_DATE => job執行結束時間 Q_NAME => queue名稱 JOB_NAME => job名稱 JOB_ID => job id JOB_TYPE => P: parallel平行,S: serial串行...
  • 科技部巨量資料計畫梁德容教授公開資料集

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    收錄產學合作 T 公司 與 A 公司,去公司營業秘密及員工個人資料後之等價資料集
  • ysc

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    科技部 巨量資料產學共創 - 資料管理規劃 應用巨量資料與物聯網建立PM2.5地圖及個人應用之研究 Fusion Map Data Source Newest Station Pm2.5
  • SPOD0003科技部科學園區用電負載量

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    資料範圍:新竹園區、銅鑼園區、龍潭園區、竹南園區、宜蘭園區、生醫園區、台中園區、后里園區、虎尾園區、二林園區、中興園區、台南園區、高雄園區。 主要欄位說明:園區別、園區、年份、月份、用電負載量(單位:萬KW)。
  • SPOD0004科技部科學園區污水處理量

    更新頻率 不定期
    資料範圍:新竹園區、銅鑼園區、龍潭園區、竹南園區、宜蘭園區、生醫園區、台中園區、后里園區、虎尾園區、二林園區、中興園區、台南園區、高雄園區。 主要欄位說明:園區別、園區、年份、月份、污水處理量(單位:公噸)。
  • SPOD0001科技部科學園區水庫蓄水量

    更新頻率 不定期
    資料範圍:新竹園區、銅鑼園區、龍潭園區、竹南園區、宜蘭園區、生醫園區、台中園區、后里園區、虎尾園區、二林園區、中興園區、台南園區、高雄園區。 主要欄位說明:園區別、水庫名稱、年份、月份、水庫滿水量(單位:萬噸)、有效蓄水量(單位:萬噸)、蓄水量百分比。
  • datacon2019clipper

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    datacon 2019 clipper 資料示範集
  • SPOD0011科技部南部科學園區污水數據

    更新頻率 不定期
    資料範圍:台南園區、高雄園區。 主要欄位說明:採樣時間、工廠名稱、經度、緯度、固體懸浮物濃度、化學需氧量、廢水排放量、酸鹼值、溫度。
  • SPOD0007科技部中部科學園區污水數據

    更新頻率 不定期
    資料範圍:台中、七星、后尾、虎里。 主要欄位說明:採樣時間、工廠名稱、固體懸浮物濃度、化學需氧量、酸鹼度、導電度、污水量、溫度。
  • SPOD0010科技部新竹科學園區污水數據

    更新頻率 不定期
    資料範圍:新竹園區、竹南園區、龍潭園區。 主要欄位說明:資料介接時間、測站名稱、經度、緯度、固體懸浮物濃度、化學需氧量、酸鹼度、導電度。
  • 教學示範性資料集

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    關於資料集的描述 粗體字 or 斜體字 階層一 階層二 階層三
  • NIH Clinical Center DeepLesion

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    The usage of the data set is unrestricted. However, it is recommended to cite our JMI 2018 paper and provide the link to our original download site in your paper. Please read...
  • 需申請審核 付費示範資料

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    本資料集為需付費之示範資料集 本資料集以不定期方式更新,為一次性扣付點數。 帳號直有點數可至「瀏覽個人資料」->「 點數管理」查詢 點數不足時,可點選「申請點數」申請。 目前資料電商機制仍在規劃中,有任何建議歡迎至「連繫我們」提出建議。
  • SPOD0005科技部新竹科學園區空氣品質數據

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    資料範圍:新竹園區、龍潭園區、竹南園區。 主要欄位說明:採樣時間、測站名稱、經度、緯度、一氧化碳、一氧化氮、二氧化氮、氮氧化物、臭氧、懸浮微粒、細懸浮微粒、二氧化硫、甲烷、非甲烷碳氫化合物、總碳氫化合物、風向、風速、溫度、相對濕度、空氣品質指標。
  • Appliances energy prediction

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    Experimental data used to create regression models of appliances energy use in a low energy building.
  • Daily Demand Forecasting Orders

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    The dataset was collected during 60 days, this is a real database of a brazilian logistics company.
  • Forest Fires

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    This is a difficult regression task, where the aim is to predict the burned area of forest fires, in the northeast region of Portugal, by using meteorological and other data...
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