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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这个数据集如何下载？
A comprehensive human gastric cancer organoid biobank captures tumor subtype heterogeneity and enables therapeutic screening. Yan HHN et al. Mendeley Dataset 17|胃癌研究数据集|药物筛选数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-26 收录
下载链接：
https://data.mendeley.com/datasets/hr65t4zzkv
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链接失效反馈资源简介：
Dose response of gastric cancer organoids with and without ARD1A mutation to treatment with ATR inhibitor VE-821
创建时间：
2024-01-23
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
lmarena-ai/arena-hard-auto-v0.1
--- license: apache-2.0 dataset_info: features: - name: question_id dtype: string - name: category dtype: string - name: cluster dtype: string - name: turns list: - name: content dtype: string splits: - name: train num_bytes: 251691 num_examples: 500 download_size: 154022 dataset_size: 251691 configs: - config_name: default data_files: - split: train path: data/train-* --- ## Arena-Hard-Auto **Arena-Hard-Auto-v0.1** ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)) is an automatic evaluation tool for instruction-tuned LLMs. It contains 500 challenging user queries sourced from Chatbot Arena. We prompt GPT-4-Turbo as judge to compare the models' responses against a baseline model (default: GPT-4-0314). Notably, Arena-Hard-Auto has the highest *correlation* and *separability* to Chatbot Arena among popular open-ended LLM benchmarks ([See Paper](https://arxiv.org/abs/2406.11939)). If you are curious to see how well your model might perform on Chatbot Arena, we recommend trying Arena-Hard-Auto. Please checkout our GitHub repo on how to evaluate models using Arena-Hard-Auto and more information about the benchmark. If you find this dataset useful, feel free to cite us! ``` @article{li2024crowdsourced, title={From Crowdsourced Data to High-Quality Benchmarks: Arena-Hard and BenchBuilder Pipeline}, author={Li, Tianle and Chiang, Wei-Lin and Frick, Evan and Dunlap, Lisa and Wu, Tianhao and Zhu, Banghua and Gonzalez, Joseph E and Stoica, Ion}, journal={arXiv preprint arXiv:2406.11939}, year={2024} } ```
hugging_face 收录
PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
arXiv 收录
GVJahnavi/Crops_set
该数据集包含图像和标签两个主要特征。图像特征的数据类型为图像，标签特征的数据类型为类标签，具体包括20种不同的植物病害和健康状态，如玉米的灰斑病、普通锈病、北方叶枯病，以及番茄的细菌性斑点病、早疫病、晚疫病等。数据集分为训练集和测试集，训练集包含25384个样本，测试集包含6346个样本。数据集的下载大小为514893426字节，总大小为474216412.07000005字节。
hugging_face 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录