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Si衬底上高质量AlGaN/GaN异质结构材料|半导体材料数据集|电子器件数据集
收藏国家基础学科公共科学数据中心2024-03-05 收录
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https://www.nbsdc.cn/general/dataDetail?id=64edc730bb16e07753c34935&type=1
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GaN基异质结构形成二维电子气的电学性质极大地影响了器件的输出特性和转移特性，而其二维电子气的电学性质与外延生长中的生长调控有着紧密的关联。本成果相关的研究中，我们一方面优化Si衬底GaN缓冲层晶体质量，并且对异质结构生长过程进行了全面的优化研究，最终实现了高面密度，高迁移率的二维电子气，给器件性能表现做了良好的基础。
提供机构：
北京大学
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
Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。
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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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PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
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Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库，由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音，录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行，并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查，手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用，旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录
Data From NSCLC-Radiomics
This collection contains images from 422 non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. For these patients pretreatment CT scans, manual delineation by a radiation oncologist of the 3D volume of the gross tumor volume and clinical outcome data are available. This dataset refers to the Lung1 dataset of the study published in Nature Communications. In short, this publication applies a radiomic approach to computed tomography data of 1,019 patients with lung or head-and-neck cancer. Radiomics refers to the comprehensive quantification of tumour phenotypes by applying a large number of quantitative image features. In present analysis 440 features quantifying tumour image intensity, shape and texture, were extracted. We found that a large number of radiomic features have prognostic power in independent data sets, many of which were not identified as significant before. Radiogenomics analysis revealed that a prognostic radiomic signature, capturing intra-tumour heterogeneity, was associated with underlying gene-expression patterns. These data suggest that radiomics identifies a general prognostic phenotype existing in both lung and head-and-neck cancer. This may have a clinical impact as imaging is routinely used in clinical practice, providing an unprecedented opportunity to improve decision-support in cancer treatment at low cost. The dataset described here (Lung1) was used to build a prognostic radiomic signature. The Lung3 dataset used to investigate the association of radiomic imaging features with gene-expression profiles consisting of 89 NSCLC CT scans with outcome data can be found here: NSCLC-Radiomics-Genomics. For scientific inquiries about this dataset, please contact Dr. Hugo Aerts of the Dana-Farber Cancer Institute / Harvard Medical School (hugo_aerts@dfci.harvard.edu). More Description
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