Replication data for: The Politics of Attention|政治决策数据集|信息处理数据集
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UniProt
UniProt(Universal Protein Resource)是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)、瑞士生物信息学研究所(SIB)和美国蛋白质信息资源中心(PIR)联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名,整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容,涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库(分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL),以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具,为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持,成为生物学研究中不可或缺的资源。
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jpft/danbooru2023
Danbooru2023是一个大规模的动漫图像数据集,包含超过500万张由爱好者社区贡献并详细标注的图像。图像标签涵盖角色、场景、版权、艺术家等方面,平均每张图像有30个标签。该数据集可用于训练图像分类、多标签标注、角色检测、生成模型等多种计算机视觉任务。数据集基于danbooru2021构建,扩展至包含ID #6,857,737的图像,增加了超过180万张新图像,总大小约为8TB。图像以原始格式提供,分为1000个子目录,使用图像ID的模1000进行分桶,以避免文件系统性能问题。
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AQA-7
AQA-7 是一个用于动作质量评估(AQA)的统一基准数据集,旨在通过整合多个领域的数据集来标准化评估方法。该数据集包含视频、骨骼数据和多模态输入,涵盖了体育分析、技能评估和医疗护理等多个应用领域。数据集的创建过程通过系统分析现有文献和实验协议,确保了评估的准确性和计算效率。AQA-7 的应用领域广泛,旨在解决动作质量评估中的偏差问题,提供客观的自动化评估,特别是在体育评分、技能评估和康复训练中具有重要意义。
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DLLG数据集
DLLG数据集是一个包含道路垃圾图片的数据集,主要用于训练深度学习模型以识别和分类道路垃圾。数据集来源包括机器人视角拍摄、手机相机拍摄和网络图片,涵盖塑料袋、饮料瓶和易拉罐三类垃圾。数据集旨在增强训练网络的鲁棒性,通过不同时间、天气和光照条件下的图片收集,以及包含不同形态的垃圾案例。
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