Gordonia hongkongensis|微生物学数据集|生物信息学数据集
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该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。
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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。
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多个球状星团的光谱和测光数据集
该数据集是多个球状星团的光谱和测光综合数据集,由意大利国家天体物理学院-帕多瓦天体物理观测站等研究机构的研究人员整理。数据集包含了38个球状星团的恒星在14种化学元素上的丰度信息,包括锂、碳、氮、氧、钠、镁、铝、硅、钾、钙、钛、铁、镍和钡。这些数据来源于多个光谱测量项目,如Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE)、Gaia-ESO Survey (GES)和Galactic Archaeology with HERMES (GALAH)。数据集的目的是研究球状星团中不同恒星星族的化学组成,以揭示其形成和演化的机制。
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TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集,包含超过1.84亿条推文,覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档,可以完全重新构建,包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富,涵盖多种语言,主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中,研究团队精心筛选了表情符号和表情,确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛,旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题,特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
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World Flights
该数据集包含使用OpenSky Network实时API收集的两小时飞行数据。飞行颜色基于出发国家,记录了18000次飞行,由于缺乏卫星覆盖,海洋上的航线不完整。每条航线还加入了来自airlinecodes.co.uk的航空公司信息。
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