Texas Water Development Board (TWDB) Groundwater Data|地下水资源数据集|水资源管理数据集
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- Texas Water Development Board (TWDB) 成立,开始收集和维护德克萨斯州的水资源数据,包括地下水数据。
- TWDB 首次发布德克萨斯州地下水数据集,标志着该数据集的正式建立。
- TWDB 开始使用计算机技术进行地下水数据的存储和管理,提高了数据处理的效率和准确性。
- TWDB 推出在线地下水数据查询系统,使得公众和研究人员可以更方便地访问和使用该数据集。
- TWDB 开始与其他州和联邦机构合作,共享地下水数据,促进了跨区域的水资源管理研究。
- TWDB 引入大数据分析技术,进一步提升了地下水数据的分析能力和应用价值。
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
UAVDT
UAVDT是一个用于目标检测任务的数据集。
github 收录
DIV2K
DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始,我们获得相应的低分辨率图像,并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像,低分辨率从挑战开始提供,并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时,高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像,并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。
OpenDataLab 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
NuminaMath-CoT
数据集包含约86万道数学题目,每道题目的解答都采用思维链(Chain of Thought, CoT)格式。数据来源包括中国高中数学练习题以及美国和国际数学奥林匹克竞赛题目。数据主要从在线考试试卷PDF和数学讨论论坛收集。处理步骤包括从原始PDF中进行OCR识别、分割成问题-解答对、翻译成英文、重新对齐以生成CoT推理格式,以及最终答案格式化。
huggingface 收录