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这个数据集是基于什么背景创建的？
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Matbench|材料科学数据集|机器学习数据集
收藏arXiv2020-05-08 更新2024-06-21 收录
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http://hackingmaterials.lbl.gov/automatminer/
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Matbench是一个专门为无机固体材料性质预测设计的基准测试套件，由劳伦斯伯克利国家实验室创建。该数据集包含13个机器学习任务，涵盖了从312到132,752个样本的不同规模，数据来源于10个密度泛函理论衍生的和实验的源。任务包括预测光学、热学、电子、热力学、拉伸和弹性等性质。Matbench旨在通过一致的嵌套交叉验证方法评估回归和分类误差，适用于多种机械、电子和热力学材料性质。该数据集的应用领域广泛，旨在解决材料科学中的预测问题，推动材料信息学的发展。
提供机构：
劳伦斯伯克利国家实验室
创建时间：
2020-05-02
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
Alexa Domains
该数据集由前 100 万个网站的 URL 组成。 域名使用 Alexa 流量排名进行排名 是使用浏览行为的组合来确定的 网站上的用户数、唯一身份访问者的数量和网页浏览量。更详细地说，唯一身份访问者是 在给定日期访问网站的唯一用户数， 和 pageviews 是用户 URL 请求的总数 网站。但是，对同一网站的多个请求 在同一天被计为一次综合浏览量。网站 独立访问者和综合浏览量的最高组合 排名最高
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LogiQA
LogiQA 包含 8,678 个 QA 实例，涵盖多种类型的演绎推理。结果表明，最先进的神经模型的性能远远低于人类天花板。该数据集还可以作为在深度学习 NLP 设置下重新研究逻辑 AI 的基准。
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AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
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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。
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MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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