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？
Lemonade|用户评论数据集|市场研究数据集
收藏britainreviews.co.uk2025-03-25 收录
下载链接：
https://britainreviews.co.uk/#/schema/DataSet/www.lemonade.com/1
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Diagram with review-data of Lemonade, by Reviews International.
由 Reviews International 提供的 Lemonade 审查数据的图表。
提供机构：
britainreviews.co.uk
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
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50，OTB100，VOT2014，VOT2015，TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此，我们提出了一个新的数据集 (UAV123)，其序列来自空中视点，其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外，请注意，文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录
TCIA
TCIA（The Cancer Imaging Archive）是一个公开的癌症影像数据集，包含多种癌症类型的医学影像数据，如CT、MRI、PET等。这些数据通常与临床和病理信息相结合，用于癌症研究和临床试验。
www.cancerimagingarchive.net 收录
熟肉制品在全国需求价格弹性分析数据
为更好了解各市对熟肉制品的市场需求情况，本行业所有企业对相关熟肉制品需求弹性数据进行采集计算。如果熟肉制品需求量变动的比率大于价格变动的比率，那么熟肉制品需求富有弹性，说明顾客对于熟肉制品价格变化的敏感程度大，弹性越大，需求对价格变化越敏感，本行业所有企业可以在该市适当的降低熟肉制品价格来获得较多的收益。如果熟肉制品需求缺乏弹性，本行业所有企业可以在该市适当的提高熟肉制品价格来获得较多的收益。该项数据对本行业所有企业在全国的市场营销决策有重要意义。1.数据采集：采集相关熟肉制品在某一时间段全国的的需求数据和价格数据，按照市级进行整理归纳，得到该熟肉制品的需求量变动数值和价格变化数值。 2.算法规则：对采集得到的数据按照如下公式进行计算：需求弹性系数Ed=-(△Q/Q)÷(△P/P），得到需求弹性系数。式中：Q表示产品的需求量，单位为份；P表示产品的价格，单位为元；△Q表示需求量同比变动值，单位为份；△P表示价格同比变动值，单位为元。取需求弹性系数的绝对值|Ed|作为分析数据时的参考系数。 3.数据分析：根据|Ed|的数值可分析该熟肉制品的需求价格弹性。（1）|Ed|=1（单位需求价格弹性），说明需求量变动幅度与价格变动幅度相同；（2）1<|Ed|（需求富有弹性），说明需求量变动幅度大于价格变动幅度；（3）|Ed|<1（需求缺乏弹性），说明需求量变动幅度小于价格变动幅度。
浙江省数据知识产权登记平台 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