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DLS-100 (Drug-Like Solubility - 100 compounds) dataset|药物溶解度数据集|化学信息学数据集

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DataCite Commons2025-05-01 更新2024-07-28 收录
药物溶解度
化学信息学
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https://figshare.com/articles/dataset/DLS-100_Solubility_Dataset/5545639/2
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资源简介:
100 Molecules with measured and reported intrinsic aqueous solubilities, together with a suggested 75-25 training-test split. <br>
提供机构:
figshare
创建时间:
2021-12-13
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PDT Dataset

PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。

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鸭绿江流域与水系 – 世界地理数据大百科辞条

鸭绿江流域是指鸭绿江干流和支流汇水区,地理位置为39&deg43′57″N-42&deg17′28″N,123&deg35′59″E-128&deg45′50″E。与其接壤的流域分别是辽河流域(东)、松花江流域(北)、图们江流域(北)、大同江流域(西南)等。鸭绿江流域界线在中国境内从长白山天池火山口的南壁起始,向西南经长白山脉、转向西南至千山山脉的北部,再折向南入海;在朝鲜境内,鸭绿江流域从长白山天池南坡启始向东南经过摩天岭山脉,在头流山(2309 m)转向西南方向的赴战岭山脉,在英雄里附近转向西,经狼林山(2184 m)、广城、松源,转向西南方向的狄逾岭山脉,接江南山脉的南部后至鸭绿江河口。鸭绿江流域面积65215.49 km&sup2,其中,中国境内面积32799.22 km&sup2,朝鲜境内面积32416.27 km&sup2。鸭绿江是中(国)朝(鲜)界河,它起源于长白山天池火山口的南壁,向南经惠山(朝)、折向西经临江(中)、再转向西南直向丹东(中)、新义州(朝),最后在东港(中)和多狮里(朝)附近注入黄海的西朝鲜湾。鸭绿江干流长844.98 km,有几条比较大的支流汇入,包括在朝鲜境内的虛川江、長津江、厚州川、慈城江、禿魯江、忠满江和三桥川;在中国境内的浑江、蒲石河、瑗河等。鸭绿江干流沿中朝国界线自东北向西南流经吉林省的长白朝鲜族自治县、临江市、集安市;辽宁省的桓仁满族自治县、宽甸满族自治县、丹东市和东港市;朝鲜的两江道、慈江道和平安北道。鸭绿江流域地处暖温带湿润季风气候区。年降水量800-1200 mm。流域内多山,最高海拔2745 m,河道比降比较大,达到0.0032,其中在中段可达到0.01。丰富的降水补给和较大的河床比降,使得鸭绿江流域成为亚洲单位面积水资源和水利资源最丰富的流域之一。近80年来,流域内先后建造了水丰水库(中、朝)、渭源水库(中、朝)、铁甲水库(中)、太平哨水库(中)、桓仁水库(中)、回龙山水库(中)、满丰湖水库(朝)、版平里水库(朝)、时中湖水库(朝)、狼林湖水库(朝)、长津湖水库(朝)、赴战湖水库(朝)、丰西湖水库等(朝)。数据文件包括鸭绿江干流、鸭绿江水系和鸭绿江流域地理信息系统数据文件组成。数据集以.kmz 和.shp格式存储,数据量43.8 MB(压缩为20.1 MB)。

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该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据,收集自多个方言区域的本地方言使用者,涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件,单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别(ASR)和音频说话人识别。

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OpenPose数据集包含人体姿态估计的相关数据,主要用于训练和评估人体姿态检测算法。数据集包括多视角的图像和视频,标注了人体关键点位置,适用于研究人体姿态识别和动作分析。

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CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件,所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注,包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略,首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理,然后依据触发词字典进行预标注,经领域专家审核后形成事件模式。随后,通过人工分批、迭代标注并持续修正,直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集,对推动相关研究具有显著意义。

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