Data from: Adaptive genetic variation mediates bottom-up and top-down control in an aquatic ecosystem
收藏AlphaFold Protein Structure Database
AlphaFold是由Google DeepMind开发的AI系统,可从氨基酸序列预测蛋白质的三维结构,其准确性媲美实验方法。Google DeepMind与欧洲生物信息学研究所(EMBL-EBI)合作创建了AlphaFold Protein Structure Database,免费向科学界开放,现已涵盖超过2亿条UniProt蛋白序列,包含人类及47种重要生物的蛋白质组。
alphafold.com 收录
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该数据集包含了用户与助手之间的对话,其中包含两个字段:用户发言和助手回应,均为字符串类型。训练集大小为38646852字节,共有44096条对话记录。
huggingface 收录
糖尿病预测数据集
糖尿病相关的医学研究或者健康数据
AI_Studio 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据,包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统,优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
PartNet
我们介绍了PartNet: 一个一致的、大规模的三维对象数据集,用细粒度的、实例级的和分层的三维零件信息进行注释。我们的数据集包括573,585个零件实例,超过26,671个3D模型,涵盖24个对象类别。该数据集支持并充当许多任务的催化剂,例如形状分析,动态3D场景建模和仿真,可承受分析等。使用我们的数据集,我们建立了用于评估3D零件识别的三个基准任务: 细粒度语义分割,分层语义分割和实例分割。我们对四种最先进的3D深度学习算法进行了基准测试,用于细粒度语义分割,并对三种基线方法进行了基准测试。我们还提出了一种新颖的零件实例分割方法,并证明了其优于现有方法的性能。
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