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其典型特征包括：可以支持長時運行的任務(wù)；內(nèi)置數(shù)據(jù)系統(tǒng)，可以支持有狀態(tài)函數(shù)，支持大數(shù)據(jù)處理；內(nèi)置通信系統(tǒng)，函數(shù)間可以通過總線進行高性能通信。
企業(yè)應(yīng)用商城是甄云的開放生態(tài)平臺，該平臺融合甄云與合作伙伴的聯(lián)合數(shù)字化解決方案，目前已引入征信平臺、企業(yè)風控平臺、電子簽章、電子發(fā)票、大數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用，開通服務(wù)后即可在甄云的一體化平臺中使用，未來將繼續(xù)融入更多合作伙伴，共同為企業(yè)采購提供價值。
云會議為何一夜之間家喻戶曉？一方面是受5G、人工智能、大數(shù)據(jù)等科技加持，迅速搭上快車道，另一方面也是經(jīng)過相當長的技術(shù)與市場積淀，厚積薄發(fā)。技術(shù)迭代下演進的三段發(fā)展歷程隨著互聯(lián)網(wǎng)、云計算等新技術(shù)的日益成熟，視頻會議的形態(tài)也隨之發(fā)生了迭代。
從而實現(xiàn)從工廠物聯(lián)感知、網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接、大數(shù)據(jù)平臺及應(yīng)用的垂直應(yīng)用打通。
應(yīng)用擴展現(xiàn)實、數(shù)字孿生、3D渲染、云計算、人工智能、高速網(wǎng)絡(luò)、區(qū)塊鏈等技術(shù)的發(fā)展及終端設(shè)備的迭代，“元宇宙”建設(shè)和演變可能將多維度、全感官、沉浸式的人機交互新互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)變?yōu)楝F(xiàn)實。元宇宙的發(fā)展尚在初級階段。
在這方面，它就與糧農(nóng)組織任務(wù)相關(guān)的主題出版了一些數(shù)據(jù)庫，并鼓勵人們?yōu)榭茖W和研究目的使用這些數(shù)據(jù)庫。
巖性數(shù)據(jù)集提供了地表土壤母質(zhì)的一般類型類別。它不是從任何 DEM 派生的。 保護科學合作伙伴 (CSP) 生態(tài)相關(guān)地貌 (ERGo) 數(shù)據(jù)集、地貌和地貌包含有關(guān)地貌和地貌（又名地平面）模式的詳細、多尺度數(shù)據(jù)。
1870年至2100年的全球城市范圍數(shù)據(jù) GEE數(shù)據(jù)集：全球土壤生物氣候變量數(shù)據(jù)集 GEE數(shù)據(jù)集：全球不透水表面積（1972-2019）數(shù)據(jù)集含代碼連接 GEE數(shù)據(jù)集：ESRI 2020年來自哨兵2號全球土地利用和土地覆蓋數(shù)據(jù)集 ?
整體的代碼思路是選擇開放的數(shù)據(jù)集，進行加載，加載的圖層分別包括總?cè)丝?，男人、女人、青少年?歲以下兒童、產(chǎn)婦以及超過60歲的人的分類，最后加載了全球開放的國家邊界數(shù)據(jù)。
?基于對 13 個人為壓力源的物理范圍及其估計影響進行建模，使用中位數(shù)為 2016 年的空間明確的全球數(shù)據(jù)集，提供了人類對陸地土地改造的累積測量值。我們量化了土地改造的程度以及數(shù)量和所有生態(tài)區(qū)域和生物群落的低改良土地（即相對沒有人類改變的自然區(qū)域）的空間配置。
HLS Burn Scar Scenes火災場景數(shù)據(jù)集 數(shù)據(jù)集摘要 本數(shù)據(jù)集包含 2018-2021 年美國毗連地區(qū)燒傷疤痕的統(tǒng)一陸地衛(wèi)星和哨兵-2 圖像及相關(guān)掩膜。共有 804 個 512x512 場景。其主要用途是訓練地理空間機器學習模型。
數(shù)據(jù)集可用性 2000-01-01T00:00:00Z - 2020-01-01T00:00:00 數(shù)據(jù)集提供者 國際地球科學信息網(wǎng)絡(luò)中心的 NASA SEDAC 地球引擎片段 ee.Image("CIESIN/GPWv411/GPW_National_Identifier_Grid
關(guān)于數(shù)據(jù)、圖像處理和應(yīng)用方法的概述，以及關(guān)于數(shù)據(jù)的獨立準確性評估的信息，見Hermosilla等人（2022）https://doi.org/10.1016/j.rse.2022.113276 參考文獻 Hermosilla, T., Bastyr, A., Coops, N.C
該數(shù)據(jù)與 MODIS 數(shù)據(jù)集以及美國和加拿大的 30 米分辨率數(shù)據(jù)集表現(xiàn)出強線性相關(guān)性。殘留誤差主要是由于水覆蓋、冰雪和殘留云的季節(jié)性。 數(shù)據(jù)集包含每個可用 Landsat WRS2 路徑/行的一個或多個圖像。
這些已從FIRMS分發(fā)的NRT數(shù)據(jù)中刪除。每一年的檔案數(shù)據(jù)都被下載，并以shapefiles的形式攝入。
數(shù)據(jù)集說明 免責聲明：數(shù)據(jù)集說明的全部或部分內(nèi)容由作者或其作品提供。 預處理¶ 對柵格圖塊進行鑲嵌，以便將所有外延和相關(guān)柵格圖塊整合到單一集合中。 日期范圍隨后被添加到柵格和矢量圖層中。
KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多達15輛車和30個行人，還有各種程度的遮擋與截斷。 3D目標檢測數(shù)據(jù)集由7481個訓練圖像和7518個測試圖像以及相應(yīng)的點云數(shù)據(jù)組成，包括總共80256個標記對象。
一、教學內(nèi)容 二、備注 相關(guān)資料已上傳我的資源，下載鏈接https://blog.csdn.net
無論是數(shù)據(jù)分析還是數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)集的探索性分析都是基本操作。python為此提供了不少很有效的工具，可以通過幾行代碼就實現(xiàn)數(shù)據(jù)的探索性分析。 1.
系數(shù)：0.810 數(shù)據(jù)集大?。?.2 TB 數(shù)據(jù)集可用性：免費 2020年全球30米濕地數(shù)據(jù)產(chǎn)品(GWL_FCS30)數(shù)據(jù)集是一項重要的工具，可用于監(jiān)測和評估全球濕地。
