有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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HW-NAS-Bench|神经架构搜索数据集|硬件性能优化数据集
收藏arXiv2021-03-19 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/RICE-EIC/HW-NAS-Bench
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链接失效反馈资源简介：
HW-NAS-Bench是由莱斯大学电气与计算机工程系开发的首个公开硬件感知神经架构搜索（HW-NAS）研究数据集，旨在使非硬件专家也能参与HW-NAS研究，并提高研究的重复性和可访问性。该数据集涵盖了NAS-Bench-201和FBNet两个最先进的NAS搜索空间，为所有网络提供了在六种硬件设备上的测量/估计硬件性能数据，包括商用边缘设备、FPGA和ASIC。数据集的创建过程涉及精心收集和分析硬件性能数据，如能量成本和延迟，以提供对HW-NAS研究的深入见解。此外，HW-NAS-Bench还展示了如何通过简单查询预先测量的数据集，使非硬件专家能够执行HW-NAS，并验证了针对特定设备的HW-NAS可以实现最佳的精度-成本权衡。该数据集的应用领域包括深度神经网络的硬件加速器设计和优化，旨在解决如何在资源受限的日常设备中高效部署深度神经网络的问题。
提供机构：
莱斯大学电气与计算机工程系
创建时间：
2021-03-19
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
AQA-7
AQA-7 是一个用于动作质量评估（AQA）的统一基准数据集，旨在通过整合多个领域的数据集来标准化评估方法。该数据集包含视频、骨骼数据和多模态输入，涵盖了体育分析、技能评估和医疗护理等多个应用领域。数据集的创建过程通过系统分析现有文献和实验协议，确保了评估的准确性和计算效率。AQA-7 的应用领域广泛，旨在解决动作质量评估中的偏差问题，提供客观的自动化评估，特别是在体育评分、技能评估和康复训练中具有重要意义。
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
马达加斯加岛 – 世界地理数据大百科辞条
马达加斯加岛在非洲的东南部，位于11o56′59″S - 25o36′25″S及43o11′18″E - 50o29′36″E之间。通过莫桑比克海峡与位于非洲大陆的莫桑比克相望，最近距离为415千米。临近的岛屿分别为西北部的科摩罗群岛、北部的塞舌尔群岛、东部的毛里求斯岛和留尼汪岛等。在google earth 2015年遥感影像基础上研发的马达加斯加海岸线数据集表明，马达加斯加岛面积591,128.68平方千米，其中马达加斯加本岛面积589,015.06平方千米，周边小岛面积为2,113.62平方千米。马达加斯加本岛是非洲第一大岛，是仅次于格陵兰、新几内亚岛和加里曼丹岛的世界第四大岛屿。岛的形状呈南北走向狭长纺锤形，南北向长1,572千米；南北窄，中部宽，最宽处达574千米。海岸线总长16,309.27千米, 其中马达加斯加本岛海岸线长10,899.03千米，周边小岛海岸线长5,410.24千米。马达加斯加岛属于马达加斯加共和国。全国共划分22个区，119个县。22个区分别为：阿那拉芒加区，第亚那区，上马齐亚特拉区，博爱尼区，阿齐那那那区，阿齐莫-安德列发那区，萨瓦区，伊达西区，法基南卡拉塔区，邦古拉法区，索非亚区，贝齐博卡区，梅拉基区，阿拉奥特拉-曼古罗区，阿那拉兰基罗富区，阿莫罗尼马尼亚区，法土法韦-非图韦那尼区，阿齐莫-阿齐那那那区，伊霍罗贝区，美那贝区，安德罗伊区和阿诺西区。首都安塔那那利佛（Antananarivo）位于岛屿的中东部。马达加斯加岛是由火山及喀斯特地貌为主。贯穿海岛的是巨大火山岩山体-察腊塔纳山，其主峰马鲁穆库特鲁山（Maromokotro）海拔2,876米，是全国最高峰。马达加斯加自然景观垂直地带性分异显著，是热带雨林和热带草原广布的地区。岛上大约有20多万种动植物，其中包括马达加斯加特有物种狐猴（Lemur catta）、马达加斯加国树猴面包树（Adansonia digitata L.）等。
国家对地观测科学数据中心 收录
GHCN
GHCN（Global Historical Climatology Network）是一个全球历史气候网络数据集，包含了全球各地气象站记录的每日气象数据，如温度、降水、风速等。该数据集用于研究气候变化和天气模式。
www.ncei.noaa.gov 收录
Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集，主要由非网络来源的内部数据构成，包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容，质量优异，信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途，未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用，但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后，再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据，以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
huggingface 收录