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？
联合国中英对照语料UNv1.0.en-zh.tar|语言资源数据集|联合国数据集
收藏AI_Studio2022-08-05 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/163038
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下载地址：https://conferences.unite.un.org/UNCorpus/Home/DownloadOverview
提供机构：
SCzdk49
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
MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建，包含超过420小时的2D视频，涵盖20种不同语言，旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集，每段视频都配有语言标签和伪转录，部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证，确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力，通过引入语言特定风格嵌入，使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
arXiv 收录
马达加斯加岛 – 世界地理数据大百科辞条
马达加斯加岛在非洲的东南部，位于11o56′59″S - 25o36′25″S及43o11′18″E - 50o29′36″E之间。通过莫桑比克海峡与位于非洲大陆的莫桑比克相望，最近距离为415千米。临近的岛屿分别为西北部的科摩罗群岛、北部的塞舌尔群岛、东部的毛里求斯岛和留尼汪岛等。在google earth 2015年遥感影像基础上研发的马达加斯加海岸线数据集表明，马达加斯加岛面积591,128.68平方千米，其中马达加斯加本岛面积589,015.06平方千米，周边小岛面积为2,113.62平方千米。马达加斯加本岛是非洲第一大岛，是仅次于格陵兰、新几内亚岛和加里曼丹岛的世界第四大岛屿。岛的形状呈南北走向狭长纺锤形，南北向长1,572千米；南北窄，中部宽，最宽处达574千米。海岸线总长16,309.27千米, 其中马达加斯加本岛海岸线长10,899.03千米，周边小岛海岸线长5,410.24千米。马达加斯加岛属于马达加斯加共和国。全国共划分22个区，119个县。22个区分别为：阿那拉芒加区，第亚那区，上马齐亚特拉区，博爱尼区，阿齐那那那区，阿齐莫-安德列发那区，萨瓦区，伊达西区，法基南卡拉塔区，邦古拉法区，索非亚区，贝齐博卡区，梅拉基区，阿拉奥特拉-曼古罗区，阿那拉兰基罗富区，阿莫罗尼马尼亚区，法土法韦-非图韦那尼区，阿齐莫-阿齐那那那区，伊霍罗贝区，美那贝区，安德罗伊区和阿诺西区。首都安塔那那利佛（Antananarivo）位于岛屿的中东部。马达加斯加岛是由火山及喀斯特地貌为主。贯穿海岛的是巨大火山岩山体-察腊塔纳山，其主峰马鲁穆库特鲁山（Maromokotro）海拔2,876米，是全国最高峰。马达加斯加自然景观垂直地带性分异显著，是热带雨林和热带草原广布的地区。岛上大约有20多万种动植物，其中包括马达加斯加特有物种狐猴（Lemur catta）、马达加斯加国树猴面包树（Adansonia digitata L.）等。
国家对地观测科学数据中心 收录
VoxBox
VoxBox是一个大规模语音语料库，由多样化的开源数据集构建而成，用于训练文本到语音（TTS）系统。
github 收录
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。
hugging_face 收录
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。
www.uniprot.org 收录