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？
orthogroup_alignments_Bvv_Bbo
收藏DataONE2016-06-02 更新2024-06-26 收录
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https://search.dataone.org/view/null
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链接失效反馈资源简介：
Cross-taxon nucleotide alignments within robust orthogroups (B. v. variegata/B. bombina)
创建时间：
2016-06-02
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
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录
Paper III (Walker et al. 2024)
Data products used in 3-D CMZ Paper III, Walker et al. (2024). The full cloud catalogue is provided in tabular format, along with a full CMZ map showing the clouds and their assigned IDs. For each cloud ID in the published catalogue there are: - Individual cube cutouts from the MOPRA 3mm CMZ survey (HC3N, HCN, and HNCO). - Individual cube cutouts from the APEX 1mm CMZ survey (13CO, C18O, and H2CO). - Cloud-averaged spectra of the ATCA H2CO 4.83 GHz line. - PV slices of the ATCA H2CO 4.83 GHz line, taken across the major axis of the source. - Where applicable, there are mask files which correspond to the different velocity components of the cloud. In these cases, there are two mask files per velocity component, corresponding to the different masking approaches described in the paper.
DataCite Commons 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
中国综合社会调查（2023）
中国综合社会调查（Chinese General Social Survey，CGSS）始于2003年，是我国最早的全国性、综合性、连续性学术调查项目。CGSS系统、全面的收集社会、社区、家庭、个人多个层次的数据，总结社会变迁的趋势，探讨具有重大科学和现实意义的议题，推动国内科学研究的开放与共享，为国际比较研究提供数据资料，充当多学科的经济与社会数据采集平台。
中国学术调查数据资料库 收录
TongueDx Dataset
TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集，由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像，涵盖了多种环境条件下的舌象，图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集，具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像，还提供了详细的舌面属性标注，如舌色、舌苔厚度等，并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注，旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断，旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。
arXiv 收录