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？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
s1-prob|自然语言处理数据集|模型缩放数据集
收藏魔搭社区2025-05-16 更新2025-02-08 收录
下载链接：
https://modelscope.cn/datasets/simplescaling/s1-prob
下载链接
链接失效反馈资源简介：
## Dataset Description
- **Repository:** https://github.com/simplescaling/s1
- **Paper:** [s1: Simple test-time scaling](https://arxiv.org/abs/TODO)
## Citation Information
```bibtex
@misc{muennighoff2025s1simpletesttimescaling,
title={s1: Simple test-time scaling},
author={Niklas Muennighoff and Zitong Yang and Weijia Shi and Xiang Lisa Li and Li Fei-Fei and Hannaneh Hajishirzi and Luke Zettlemoyer and Percy Liang and Emmanuel Candès and Tatsunori Hashimoto},
year={2025},
eprint={2501.19393},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CL},
url={https://arxiv.org/abs/2501.19393},
}
```
提供机构：
maas
创建时间：
2025-02-06
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
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
github 收录
Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集，包含多种水果的图像，如苹果、香蕉、樱桃等，总计42345张图片，分为训练集和验证集，共有64个水果类别。
github 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
github 收录
中性笔商品在不同地区天猫平台的销售渗透率分析数据
销售渗透率通常定义为特定产品在潜在市场中的占有率。对公司天猫平台上中性笔商品在不同地区的销售渗透率进行分析，对于理解中性笔商品在不同地区的市场发展趋势、识别商品在不同地区的增长机会和潜在风险、指导公司选品规划和商品定价以及优化资源配置，具有重要的统计意义和实际应用价值。本数据也可为中性笔商品的供应商（生产厂商）和其他销售商同行在市场进入、产品开发、定价策略等方面提供参考。1.数据收集和预处理：（1）数据收集：收集公司在天猫平台上销售的中性笔商品在不同地区每季度的销售统计信息，具体包括商品类目、商品名称、销售渠道/平台、统计区域、统计年份和季度、本季度内单月最高销量、本季度内单月最低销量、本季度平均月销量。（2）数据预处理：对采集到的原始数据进行处理，去除缺失和异常数据。 2.建立销售渗透率分析模型：（1）计算本季度月均潜在销量：本季度月均潜在销量=本季度内单月最高销量-本季度内单月最低销量+本季度平均月销量；（2）计算本季度月均销售渗透率：本季度月均销售渗透率=（本季度平均月销量/本季度月均潜在销量）*100%；（3）销售渗透率分析：基于计算出的销售渗透率，根据区县划分不同的类别和级别，≥90%以上标记为“销售渗透率高”，50%-90%区间（不含50%和90%）内标记为“销售渗透率中等”，≤50%标记为“销售渗透率低”。分界线90%和50%通过公司内部与行业专家研讨确定。
浙江省数据知识产权登记平台 收录