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木本油加工过程中脂质变化数据集|木本油加工数据集|脂质分析数据集
收藏国家林业和草原科学数据中心2023-12-06 更新2024-03-06 收录
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https://www.forestdata.cn/dataDetail.html?id=f4c1e9a8-9a1a-4f60-bc9e-fe83dd7ddbbd
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以不同加工工艺（冷榨、热榨、鲜榨、精炼）的山茶油、压榨全过程的核桃油为研究对象，采用超高效液相色谱串联质谱测定其加工过程中甘油三酯等大宗类脂质和磷脂等微量脂质含量，获得木本油加工过程脂质组成变化科学数据。
提供机构：
国家林业和草原科学数据中心
创建时间：
2023-12-06
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
PRBench
PRBench是一个大规模专家标注的专业领域高风险推理基准测试数据集，当前版本覆盖法律和金融领域。包含1,100个专家编写的跨金融和法律领域的对话，19,356个专家策划的评估标准（每个任务10-30条），覆盖114个国家、47个美国司法管辖区和25个专业主题，并包含最具挑战性任务的硬子集（Finance-300, Legal-250）。
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ICLR Peer Review and Rebuttal Process Dataset
该数据集包含从ICLR 2024和2025年收集的同行评审和反驳过程数据，数据来自OpenReview平台，包括评审者ID、初始评分和反驳后评分。评审者评分变化被追踪，使用追踪分数指标来评估评审者连续性，分数≤1表示有效使用，≥2需双重检查。数据许可证为CC BY 4.0。
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
COCA (Corpus of Contemporary American English)
COCA是一个包含超过5.2亿词的英语语料库，涵盖了从1990年至今的文本。它包括口语、小说、流行杂志、报纸和学术文章五种文体，旨在反映当代美国英语的使用情况。
www.english-corpora.org 收录
OpenML-CC18
我们提倡使用经过整理的、全面的机器学习数据集基准测试套件，以标准化的基于 OpenML 的接口和用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包为后盾。我们展示了如何使用标准化的基于 OpenML 的基准测试套件轻松执行全面的基准测试研究以及用 Python、Java 和 R 编写的互补软件工具包。 OpenML 基准测试套件的主要显着特点是 (i) 通过标准化数据格式、API 和现有客户端库易于使用； (ii) 关于套件内容的机器可读元信息； (iii) 在线共享结果，实现大规模比较。作为第一个这样的套件，我们提出了 OpenML-CC18，这是一个机器学习基准套件，包含 72 个分类数据集，从 OpenML 上的数千个数据集中精心策划。纳入标准是： * 密集数据集独立观察的分类任务 * 类数 >= 2，每个类至少有 20 个观察和少数类与多数类的比例必须超过 5% * 500 <= 观察数 <= 100000 * one-hot-encoding 后的特征数量 < 5000 * 没有人工数据集 * 没有更大数据集的子集，也没有其他数据集的二值化 * 没有可以通过使用单个特征或使用简单的决策树来完全预测的数据集* 来源或参考可用 如果您使用此基准测试套件，请引用：Bernd Bischl、Giuseppe Casalicchio、Matthias Feurer、Frank Hutter、Michel Lang、Rafael G. Mantovani、Jan N. van Rijn 和 Joaquin Vanschoren。 “OpenML 基准测试套件”arXiv:1708.03731v2 [stats.ML] (2019)。 @article{oml-benchmarking-suites, title={OpenML Benchmarking Suites}, author={Bernd Bischl and Giuseppe Casalicchio and Matthias Feurer and Frank Hutter and Michel Lang and Rafael G. Mantovani and Jan N. van Rijn and Joaquin Vanschoren},年={2019}，日记={arXiv:1708.03731v2 [stat.ML]} }
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