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？
Critical Temperature of Superconductors|超导材料数据集|材料科学数据集
收藏github2024-05-31 更新2024-06-06 收录
下载链接：
https://github.com/RiccardoEvangelisti/Evangelisti-Critical-temperature-of-superconductors
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集来源于日本国家材料科学研究所编制的超导材料数据库，用于预测物质的临界温度，基于其化学结构和物理特性。
This dataset originates from the superconducting materials database compiled by the National Institute for Materials Science (NIMS) in Japan. It is utilized for predicting the critical temperature of substances based on their chemical structures and physical properties.
创建时间：
2024-05-08
原始信息汇总
数据集概述
数据集来源
- 数据集来自日本国立材料科学研究所（NIMS）编制的超导材料数据库。
数据集目的
- 开发机器学习算法，以化学结构和物理特性为基础，预测物质的临界温度。
- 确定在临界温度预测中最相关的特征。
数据集内容
- 数据集用于训练多种模型，包括线性回归、随机森林、XGBoost、KNN和SVM。
- 采用多种预处理配置，如去除高度相关的特征、标准化、归一化、PCA等。
模型与结果
- 最佳模型为XGBoost。
- 最佳预处理方法为无预处理。
- 模型性能指标：MSE为78.09，R^2为0.931。
- 根据XGBoost模型的特征排列，最重要的特征包括Cu、Ca、Ba、O、range_ThermalConductivity和Valence。
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
该数据集源自日本国家材料科学研究所（NIMS）编制的超导材料数据库，旨在为研究超导材料的临界温度提供丰富的化学和物理属性数据。数据集的构建过程涉及对多种超导材料的详细分析，包括其化学成分和物理特性，从而为后续的机器学习模型训练提供坚实的基础。
特点
此数据集的显著特点在于其涵盖了多种超导材料的全面属性，包括但不限于化学成分、热导率、电导率等，这些属性对于预测超导材料的临界温度至关重要。此外，数据集还提供了多种预处理配置和模型训练结果，使得研究者能够深入探索各属性与临界温度之间的关系。
使用方法
使用该数据集时，研究者可以通过提供的Jupyter Notebook进行数据探索、模型训练和特征重要性分析。具体步骤包括加载数据、选择合适的预处理方法、训练多种机器学习模型（如线性回归、随机森林、XGBoost等），并评估各模型的性能。最终，研究者可以利用这些分析结果来预测超导材料的临界温度，并识别出对预测结果影响最大的关键特征。
背景与挑战
背景概述
超导现象自1911年由Heike Kamerlingh-Onnes发现以来，一直是物理学和材料科学领域的重要研究课题。超导材料在特定温度下电阻降为零，这一温度被称为临界温度。尽管超导技术在多个领域展现出巨大潜力，但其背后的物理机制仍未完全理解，尤其是如何从材料的化学和物理性质预测临界温度。日本国家材料科学研究所（NIMS）编制的超导材料数据库为此提供了宝贵的数据资源，旨在通过机器学习算法预测临界温度，并识别影响这一温度的关键特征。
当前挑战
该数据集面临的挑战主要集中在两个方面：首先，超导现象的复杂性使得从材料的化学和物理性质准确预测临界温度变得极为困难。其次，数据集的构建过程中，如何有效处理和筛选高度相关的特征，以及选择合适的预处理方法和模型，都是需要克服的技术难题。此外，尽管XGBoost模型在实验中表现最佳，但其预测结果的误差仍需进一步降低，以提高预测的准确性和可靠性。
常用场景
经典使用场景
在超导材料研究领域，'Critical Temperature of Superconductors'数据集的经典使用场景主要集中在预测超导材料的临界温度。通过分析材料的化学结构和物理特性，研究人员可以利用机器学习算法，如线性回归、随机森林、XGBoost等，来预测特定材料的临界温度。这种预测不仅有助于理解超导现象的本质，还能为新材料的设计和开发提供理论支持。
实际应用
在实际应用中，'Critical Temperature of Superconductors'数据集为超导材料的设计和优化提供了重要参考。例如，在能源传输和储存领域，高临界温度的超导材料可以显著提高能源效率和传输稳定性。此外，在医疗设备和科学仪器中，超导材料的应用也依赖于对其临界温度的精确控制。因此，该数据集的应用不仅限于学术研究，还广泛涉及工业和医疗等多个实际领域。
衍生相关工作
基于'Critical Temperature of Superconductors'数据集，许多相关研究工作得以展开。例如，研究人员通过该数据集开发了多种机器学习模型，如XGBoost，用于预测超导材料的临界温度。此外，该数据集还促进了特征选择和重要性分析的研究，揭示了影响临界温度的关键因素。这些研究不仅丰富了超导材料领域的理论基础，还为实际应用提供了技术支持。
以上内容由AI搜集并总结生成
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
中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
MedChain
MedChain是由香港城市大学、香港中文大学、深圳大学、阳明交通大学和台北荣民总医院联合创建的临床决策数据集，包含12,163个临床案例，涵盖19个医学专科和156个子类别。数据集通过五个关键阶段模拟临床工作流程，强调个性化、互动性和顺序性。数据来源于中国医疗网站“iiYi”，经过专业医生验证和去识别化处理，确保数据质量和患者隐私。MedChain旨在评估大型语言模型在真实临床场景中的诊断能力，解决现有基准在个性化医疗、互动咨询和顺序决策方面的不足。
arXiv 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录
VisDrone2019
VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集，包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境，包括行人、车辆、自行车等多种目标，以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集，手动标注了超过260万个目标边界框，并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。
github 收录
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