有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Streptomyces sp.|微生物学数据集|链霉菌数据集
收藏DataCite Commons2025-01-07 更新2024-08-26 收录
下载链接：
https://bacdive.dsmz.de/index.php?site=pdf_view&id=123635&doi=doi:10.13145/bacdive123635.20230509.8.1
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The range of data encompasses taxonomy, morphology, physiology, sampling and concomitant environmental conditions as well as molecular biology.
提供机构：
DSMZ
创建时间：
2024-01-09
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
UAVDT
UAVDT是一个用于目标检测任务的数据集。
github 收录
中文高质量大模型多轮对话SFT数据集
该数据集来源于晴数智慧LLM多领域超自然SFT多轮对话文本数据集。该数据集包含97184轮中文自然对话句子，涉及【家庭生活、教育医疗、军事战争、科学技术、气候环境、人文科学、商业经济、数码产品、体育竞技、休闲娱乐、衣食住行、艺术美术、政治法律、职业发展、宗教信仰】15个主题。领域覆盖多样，也可以单独抽取相关领域的数据进行领域SFT。本次开源的部分数据，由来自中国的644名不同ID的采集人独家贡献，北京晴数智慧科技有限公司进行授权采集。每组对话由两位采集人围绕一个主题展开，上下文对话与当前的内容逻辑相关。适用于训练大模型多轮对话 (back and forth conversation)、上下文逻辑推理能力，以及端到端对话大模型。
OpenDataLab 收录
HotpotQA
HotpotQA 是收集在英语维基百科上的问答数据集，包含大约 113K 众包问题，这些问题的构建需要两篇维基百科文章的介绍段落才能回答。数据集中的每个问题都带有两个黄金段落，以及这些段落中的句子列表，众包工作人员认为这些句子是回答问题所必需的支持事实。 HotpotQA 提供了多种推理策略，包括涉及问题中缺失实体的问题、交叉问题（什么满足属性 A 和属性 B？）和比较问题，其中两个实体通过一个共同属性进行比较等。在少文档干扰设置中，QA 模型有 10 个段落，保证能找到黄金段落；在开放域全维基设置中，模型只给出问题和整个维基百科。模型根据其答案准确性和可解释性进行评估，其中前者被测量为具有完全匹配 (EM) 和 unigram F1 的预测答案和黄金答案之间的重叠，后者关注预测的支持事实句子与人类注释的匹配程度（Supporting Fact EM/F1)。该数据集还报告了一个联合指标，它鼓励系统同时在两项任务上表现良好。 来源：通过迭代查询生成回答复杂的开放域问题
OpenDataLab 收录
Anti-UAV
Anti-UAV数据集由中国科学院大学创建，专注于无人机跟踪研究。该数据集包含318对RGB-T视频，总计超过580,000个手动标注的边界框，适用于长距离无人机跟踪。数据集内容丰富，包括多种场景和光照条件下的视频序列，支持单模态和多模态无人机跟踪。创建过程中，数据集通过精细的标注策略确保高质量。该数据集的应用领域主要集中在无人机监控和跟踪技术的发展，旨在解决无人机在复杂环境中的状态感知问题。
arXiv 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
arXiv 收录