Global Drifter Program|海洋科学数据集|气候研究数据集
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- 全球漂流者计划(Global Drifter Program)正式启动,旨在通过部署漂流浮标来收集全球海洋表面的温度、盐度和洋流数据。
- 首次大规模部署漂流浮标,标志着该计划进入全面实施阶段。
- 数据集首次公开发布,为全球气候和海洋研究提供了重要数据支持。
- 引入新一代漂流浮标,提高了数据采集的精度和覆盖范围。
- 数据集被广泛应用于气候变化模型和海洋环流研究,成为国际气候研究的重要组成部分。
- 全球漂流者计划庆祝成立40周年,数据集已积累了数十年的海洋表面数据,为全球气候变化研究提供了宝贵的历史数据。
LinkedIn Salary Insights Dataset
LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据,包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情,支持职业规划和薪资谈判。
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MUStARD++
MUStARD++是一个多模态讽刺检测数据集,由萨里大学创建,旨在通过语言、语音和视觉线索全面捕捉讽刺现象。数据集包含1202个视频样本,来源于多个流行电视节目,通过手动标注确保高质量的讽刺标签。创建过程中,研究者们通过多轮标注和验证确保数据的准确性和多样性。该数据集主要应用于自动讽刺检测,帮助机器理解并识别讽刺语境,解决讽刺识别中的多模态挑战。
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Sleep
该数据集包含关于睡眠效率和持续时间的信息,每个条目代表一个独特的睡眠体验,并包括ID、年龄、性别、睡眠持续时间、睡眠效率、REM睡眠百分比、深度睡眠百分比、轻度睡眠百分比、觉醒次数、咖啡因消费、酒精消费和吸烟状况等列。
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EmoBench-M
EmoBench-M是由深圳大学计算机科学与软件工程学院等机构创建的一个新型基准数据集,旨在评估大型多模态语言模型在情感智能方面的能力。该数据集基于心理学的情感理论,包含13个评估场景,涵盖了基础情感识别、对话情感理解和复杂社会情感分析三个维度。数据集采用视频、音频和文本等多模态数据,为评估大型多模态语言模型在真实世界交互中的情感智能提供了全面的基准。
arXiv 收录
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