超大规模多模态交通数据集（320TB+）为自动驾驶和智慧交通研究提供全面支持。该数据集包含5万小时行车视频、2000万帧行车图像（含200万鱼眼图像）、1万小时无人机航拍视频、2万小时步行视角视频、5000小时骑行视频及100万帧道路监控图像。其多模态特性覆盖机动车、非机动车及监控视角，支持自动驾驶算法训练、交通行为分析、智能监控和城市规划等应用。数据来源真实场景，经过严格质量控制，具有业界领先的

本报告分析了一个包含91张无人机航拍图像的YOLO格式黑匣子目标检测数据集，共计907个标注。数据分布显示80.2%图像含10-15个目标，94.8%为大目标标注。该数据集具有高清原始图像、精确YOLO标注和标准化结构三大优势，特别适合航空安全监测、计算机视觉模型训练等应用场景。数据集可直接用于YOLO系列算法开发，为黑匣子检测及相关技术研究提供高质量数据支持，有助于提升航拍目标检测的准确性和效率

《大型职业教育题库数据集：112,031条结构化专业题目》 该数据集包含112,031条高质量中文职业教育题目，覆盖铁路交通、市场营销、会计管理等全领域。采用标准CSV格式存储，包含8个核心字段（MD5标识、题目文本、选项、答案等），支持智能教育系统开发与机器学习训练。 主要特点： 学科覆盖广：铁路机车司机题目占比15.10%，同时包含出纳实务、市场营销等细分领域 题型丰富：选择题占49.87%，

摘要 本数据集是一个综合性多模态3D感知数据资源，包含深度学习训练数据和实景采集数据两大核心部分。数据集提供2000组标准化RGB-D训练样本（96×96像素）、445帧实景RGB-D序列（960×540和224×172分辨率）以及3D点云模型，数据格式涵盖NumPy数组、PNG/PNM图像、PLY点云等。关键特征包括多模态数据融合、高精度标注（float32深度值、微秒级时间同步）、完整传感器标

美国俄亥俄州公立高校薪资数据集摘要 本数据集收录了2011-2022年间俄亥俄州13所公立高校的934,348条员工薪资记录，涵盖38,679种职位和9,352个部门。核心字段包括姓名、学校、职位、部门、年薪和年份。数据呈现以下特征： 规模与覆盖：俄亥俄州立大学占45.38%，其他12校分布均衡； 职位构成：教授(3.02%)、副教授(2.66%)等学术职位与医疗、行政岗位并存； 部门特征：医疗系

本文介绍了一个包含23,463张无人机和卫星图像的遥感小目标检测数据集，覆盖港口、船舶、车辆等20个类别。数据集采用专业标注，提供YOLO和VOC两种格式，训练集和验证集均衡划分(11,725 vs 11,738张)。该数据集特别针对小目标检测优化，填补了该领域数据空白，适用于城市规划、交通管理、环境监测等多个场景。其大规模、多类别、高质量的特点为目标检测算法提供了坚实基础，能显著提升模型性能。

本文介绍了1380亿条微博全量数据集，该数据集涵盖2014年至今的长期采集，采用标准JSON格式存储。每条记录包含用户信息、微博内容、互动数据、地理位置等多维度结构化数据，并附带情感分析、地址识别等智能标注结果。该数据集具有规模大、时间长、质量高、覆盖广等优势，适用于自然语言处理、情感分析、舆情监测、推荐系统、商业智能等多个领域。数据来源真实可靠，经过脱敏处理，可通过典枢平台获取。该数据集为人工智

本文介绍了一个百万级二手车价格预测数据集，包含20个核心字段，覆盖品牌、年份、里程、性能等关键维度。数据集通过算法复刻真实市场规律，具有变量关联真实、特征全面、样本量大等优势，适用于机器学习回归建模和特征工程实践。应用场景包括：构建价格预测模型（R²可达0.88）、优化二手车经销商定价策略（如收车价评估、库存管理），以及数据科学教学（特征工程、EDA等）。该数据集为行业决策、模型训练和教育实践提供

本文介绍了一个PB级院线级电影多模态数据集，包含3万小时高质量影视资源。该数据集将每部电影拆解为视频、音频和字幕三条独立数据流，保持严格时间对齐，并附带完整元数据信息。数据优势包括高清画质、专业内容、丰富场景和多模态拆解，适用于文生视频模型训练、多模态融合研究、视频检索和影视编辑等多种应用场景。该数据集解决了现有视频语料在质量、多样性和工程处理上的不足，为视频大模型训练提供了优质基座。

中国大学题库数据集包含23,000道结构化题目，覆盖24个学科领域（如计算机、医学、法学等），采用JSON格式存储。该数据集具有学科均衡（各领域1000题）、题型多样（100+种题型）等特点，支持智能题库开发、自适应学习算法训练等教育AI应用。数据包含完整元信息，部分题目附带解析，为教育技术研究提供了高质量基础资源。