Pseudomonas aeruginosa|微生物学数据集|分子生物学数据集
收藏TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集,包含超过1.84亿条推文,覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档,可以完全重新构建,包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富,涵盖多种语言,主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中,研究团队精心筛选了表情符号和表情,确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛,旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题,特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
arXiv 收录
World Flights
该数据集包含使用OpenSky Network实时API收集的两小时飞行数据。飞行颜色基于出发国家,记录了18000次飞行,由于缺乏卫星覆盖,海洋上的航线不完整。每条航线还加入了来自airlinecodes.co.uk的航空公司信息。
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CHARLS
中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据集,旨在收集反映中国45岁及以上中老年人家庭和个人的高质量微观数据,用以分析人口老龄化问题,内容包括健康状况、经济状况、家庭结构和社会支持等。
charls.pku.edu.cn 收录
VEDAI
用于训练YOLO模型的VEDAI数据集,包含图像和标签,用于目标检测和跟踪。
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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。
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