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？
Myxococcus stipitatus Thaxter 1897|微生物学数据集|分子生物学数据集
收藏DataCite Commons2022-12-22 更新2024-07-29 收录
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https://bacdive.dsmz.de/index.php?site=pdf_view&id=10156&doi=doi:10.13145/bacdive10156.20221219.7.1
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链接失效反馈资源简介：
The range of data encompasses taxonomy, morphology, physiology, sampling and concomitant environmental conditions as well as molecular biology.
提供机构：
DSMZ
创建时间：
2022-12-20
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
MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建，包含超过420小时的2D视频，涵盖20种不同语言，旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集，每段视频都配有语言标签和伪转录，部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证，确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力，通过引入语言特定风格嵌入，使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
arXiv 收录
VQA
我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题，任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景，例如帮助视障人士，问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域，包括背景细节和底层上下文。因此，与生成通用图像说明的系统相比，在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外，VQA 适合自动评估，因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案，可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100，000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线，并与人类表现进行了比较。
OpenDataLab 收录
TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
arXiv 收录
Tropicos
Tropicos是一个全球植物名称数据库，包含超过130万种植物的名称、分类信息、分布数据、图像和参考文献。该数据库由密苏里植物园维护，旨在为植物学家、生态学家和相关领域的研究人员提供全面的植物信息。
www.tropicos.org 收录
LinkedIn Salary Insights Dataset
LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据，包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情，支持职业规划和薪资谈判。
www.linkedin.com 收录