数据集下载网站 要素数据集名词解释？
要素数据集名词解释？
要素数据集由一组具有相同空间参照的要素类组成。在以下三种情况下，我们应该考虑将不同的要素类组织到一个要素数据集中：
1）当不同的要素类属于同一类别时。例如，对于全国某一尺度的水系数据，可以将点、线、面特征类组织成同一个特征数据集。
2）在同一几何网络中充当连接点和边的各种要素类必须组织到同一要素数据集中。例如，配电网中有各种开关、变压器和电缆，它们分别对应于点或线型的特征类。在对配电网进行建模时，需要在与配电网相对应的几何网络模型中考虑这些因素。在这种情况下，这些要素类必须放置在同一要素数据集下。
3）对于共享公共几何特征的要素类，如土地利用、水系、行政边界等。移动其中一个元素时，公共部分也应一起移动，公共侧关系应保持不变。在这种情况下，这些要素类也应放入同一要素数据集中。
Aptiv宣布向第三方分享自动驾驶汽车数据集，这有着怎样的意义？
作为迄今为止最大的行业公共数据集，它不仅是开源的，而且可以免费使用。这个名为nuscenes的数据共享项目包括来自波士顿和新加坡的140万张图片。
（图片来源：APTIV，通过CNET）
APTIV收集了波士顿和新加坡道路的相关数据，这意味着考虑了左右两侧的交通状况。在此之前，Aptiv已经在两个地方推出了nuTonomy自动驾驶测试，因此开放的nuScenes数据集很可能来自这里。
具体来说，该数据库每20秒包含1000个场景，总共覆盖140万个图像、39万个激光雷达扫描输出和140万个手动注释对象。
阿普提夫说，它有六个摄像头，五个雷达装置和一个激光雷达在每个测试车辆，以涵盖360度的车辆周围的看法。
APTIV的目标是帮助其他研究人员评估安全性，并为自动驾驶车辆开发相应的软件解决方案。
据说有1000名研究人员和200个学术机构与APTIV签署了访问nuscenes数据的协议。但APTIV不愿透露该用户的姓名。最后，尽管Aptiv和Lyft在自动驾驶仪领域取得了合作，但它并不是唯一一家向公众共享数据的公司。
例如，最近沃尔沃宣布将共享其碰撞安装数据库，waymo还表示将与第三方共享一些激光雷达技术。
欧盟委员会新建立的COVID-19数据门户网站有何特点？
据报道，该网站的数据主要涉及临床前研究、临床试验和流行病学研究，涵盖DNA序列、蛋白质结构、数据中心存储库等
欧盟创新、研究、文化、教育和青年专员Mariya Gabriel希望该门户网站成为一个重要的、可靠的网站各部门加强合作抗击新冠状病毒的具体措施。
据报道，该项目也是欧盟委员会、欧洲分子生物学实验室、欧洲生物信息研究所（embl ebi）、Elixir infrastructure和compare等欧盟内外众多合作伙伴共同努力的结果。
作为欧盟领导人同意的一揽子计划的一部分，该措施旨在鼓励欧洲国家协调研究和创新。数据的快速开放和共享对于应对covid-19等流行病非常重要。
为了迎接这一挑战，embl ebi与合作伙伴共同建立了cowid-19数据门户，收集提交给embl ebi和其他主要生物医学数据中心的相关数据集，促进数据分析和共享，加速相应的研究。
一开始，embl ebi从公共数据库（如ENA、UniProt、pdbe、emdb、expression atlas和Europe PMC）收集了covid-19数据集，涵盖基因、蛋白质结构、电子显微镜数据和科学出版物。
除了数据平台，欧盟还将提供大量的资金支持。此外，欧盟创新委员会希望鼓励大量初创企业在许多方面进行创新。
大数据有哪些特点？
大数据是大数据的概念范畴。大数据是指传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多样化的信息资产，需要新的处理模式具有更强的决策能力、洞察力和流程优化能力。麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Research Institute）给出的定义是：大规模的数据集，在获取、存储、管理和分析方面远远超出了传统数据库软件工具的能力。它具有数据规模大、数据流动快、数据类型多样、价值密度低等特点。
大数据的特点。在维克多·迈尔·勋伯格（Victor Myer Schoenberg）和肯尼斯·库克耶（Kenneth kuckye）笔下的大数据时代，大数据是指用所有数据进行分析和处理，而不是使用随机分析（抽样调查）的捷径。大数据的特征（由IBM提出）：体积（大容量）、速度（高速）、多样性（多样性）、价值（低值密度）、准确性（真实性）。
具体来说，体积：数据的大小决定了所考虑数据的价值和潜在信息。多样性：数据类型的多样性。速度：获得数据的速度。可变性：阻碍有效处理和管理数据的过程。准确性：数据的质量。复杂性：数据量大，来源多。价值：合理利用大数据，低成本创造高价值。
从技术角度来看，大数据和云计算之间的关系就像硬币的正反两面一样密不可分。大数据不能由一台计算机处理，因此必须采用分布式体系结构。其特点是对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依靠云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
随着云时代的到来，大数据越来越受到关注。据分析团队介绍，大数据通常用来描述一个公司创建的大量非结构化数据和半结构化数据，下载到关系数据库进行分析需要花费太多的时间和金钱。大数据分析通常与云计算相关，因为实时大数据集分析需要MapReduce这样的框架将工作分配给数十台、数百台甚至数千台计算机。
大数据需要特殊的技术来有效处理大量数据。适用于大数据的技术包括海量并行处理（MPP）数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展存储系统。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。
