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？
Online Appendix 13
收藏DataONE2016-09-08 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：
Summary of bipartitions in the gene trees of online Appendix 12, plotted on the MP-EST species tree estimate.
创建时间：
2016-09-08
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
Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集，主要由非网络来源的内部数据构成，包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容，质量优异，信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途，未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用，但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后，再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据，以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
huggingface 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
M3FD
我们用校准良好的红外和光学传感器构建了一个同步成像系统，并收集了一个多场景多模态数据集 (M3FD)，其中包括4个，177个对准的红外和可见光图像对以及23个，635个带注释的对象。该数据集涵盖了具有各种环境，照明，季节和天气的四个主要场景，具有广泛的像素变化范围。
OpenDataLab 收录
HotpotQA
HotpotQA 是收集在英语维基百科上的问答数据集，包含大约 113K 众包问题，这些问题的构建需要两篇维基百科文章的介绍段落才能回答。数据集中的每个问题都带有两个黄金段落，以及这些段落中的句子列表，众包工作人员认为这些句子是回答问题所必需的支持事实。 HotpotQA 提供了多种推理策略，包括涉及问题中缺失实体的问题、交叉问题（什么满足属性 A 和属性 B？）和比较问题，其中两个实体通过一个共同属性进行比较等。在少文档干扰设置中，QA 模型有 10 个段落，保证能找到黄金段落；在开放域全维基设置中，模型只给出问题和整个维基百科。模型根据其答案准确性和可解释性进行评估，其中前者被测量为具有完全匹配 (EM) 和 unigram F1 的预测答案和黄金答案之间的重叠，后者关注预测的支持事实句子与人类注释的匹配程度（Supporting Fact EM/F1)。该数据集还报告了一个联合指标，它鼓励系统同时在两项任务上表现良好。 来源：通过迭代查询生成回答复杂的开放域问题
OpenDataLab 收录