McMurdo Dry Valleys LTER: High frequency, 1-min pressure measurements of continuous stage (lake level) and ice surface ablation from Lake Hoare, Antarctica from 2012-2016|生态研究数据集|南极环境监测数据集
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该数据集包含了用户与助手之间的对话,其中包含两个字段:用户发言和助手回应,均为字符串类型。训练集大小为38646852字节,共有44096条对话记录。
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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。
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Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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库帕思金融大模型评测数据集(2024版)
金融大模型评测数据集(2024版),对标《金融大模型应用测评指南》(T/SAIAS 019—2024),涵盖金融行业核心领域,数据来自金融机构行业实践,是金融领域大模型应用成效评测的重要抓手。 评测数据集比照最高水平、最好标准,具有规模大、结构优、价值对齐等特点,符合金融领域对知识鲜活度、多样性和高密度的整体要求。 聚焦“模型基础能力”,围绕计算能力、逻辑推理等6个维度,设计评测数据22000余句对。 聚焦“金融安全与价值对齐能力”,围绕信息内容、社会秩序等13个维度,设计评测数据2000余句对。 聚焦“金融风险控制能力”,围绕合规、市场、操作等5类金融风险,设计评测数据1000余句对。 聚焦“金融业务辅助拓展能力”,围绕舆情分析、智能投研等3项业务场景,设计评测数据12000余句对。 聚焦“金融专业认知能力”,围绕金融专业知识、IPO图表等7种知识类型,设计评测数据7000余句对。 金融大模型评测数据集定期更新、动态迭代,1250条样例集已在Open Data Lab完成开源。
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中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
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