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收藏Materials Project 在线材料数据库
Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算,为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果,以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性,还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息,为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。
超神经 收录
LibriSpeech
LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库,由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物,并经过仔细分割和对齐。
OpenDataLab 收录
BBGRE
The Brain & Body Genetic Resource Exchange (BBGRE) provides a resource for investigating the genetic basis of neurodisability. It combines phenotype information from patients with neurodevelopmental and behavioural problems with clinical genetic data, and displays this information on the human genome map.
国家生物信息中心 收录
HotpotQA
HotpotQA 是收集在英语维基百科上的问答数据集,包含大约 113K 众包问题,这些问题的构建需要两篇维基百科文章的介绍段落才能回答。数据集中的每个问题都带有两个黄金段落,以及这些段落中的句子列表,众包工作人员认为这些句子是回答问题所必需的支持事实。 HotpotQA 提供了多种推理策略,包括涉及问题中缺失实体的问题、交叉问题(什么满足属性 A 和属性 B?)和比较问题,其中两个实体通过一个共同属性进行比较等。在少文档干扰设置中,QA 模型有 10 个段落,保证能找到黄金段落;在开放域全维基设置中,模型只给出问题和整个维基百科。模型根据其答案准确性和可解释性进行评估,其中前者被测量为具有完全匹配 (EM) 和 unigram F1 的预测答案和黄金答案之间的重叠,后者关注预测的支持事实句子与人类注释的匹配程度(Supporting Fact EM/F1)。该数据集还报告了一个联合指标,它鼓励系统同时在两项任务上表现良好。 来源:通过迭代查询生成回答复杂的开放域问题
OpenDataLab 收录
TongueDx Dataset
TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集,由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像,涵盖了多种环境条件下的舌象,图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集,具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像,还提供了详细的舌面属性标注,如舌色、舌苔厚度等,并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注,旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断,旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。
arXiv 收录