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Data from "Notch-dependent and -independent transcription are modulated by tissue movements at gastrulation"|胚胎发育数据集|转录调控数据集
收藏Mendeley Data2024-06-27 更新2024-06-28 收录
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Data from "Levels of Notch-regulated transcription are modulated by tissue movements at gastrulation": - raw MS2 Live imaging movies: 124 '.lif' files captured in a Leica SP8 confocal. Each is a 1-2h movie of a developing fly embryo in the genetic condition described in the file name. The metadata file contains the information linking each movie with parameters used for image analysis and identifier of the genetic condition ("nickname" column). - data obtained from image analysis: '.mat' files obtained from MATLAB after image analysis for each movie. README contains information of the data structure and all variables stored in each. - numerical data used for figures: text files containing data points used in all figures in the paper. "NumericalData.txt" contains the information about each plot, axes, figure where it's used and name of the file containing the numerical data.
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
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FACED
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displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介 圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集，一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动，这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源：EdNet：教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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LOL (LOw-Light dataset)
LOL 数据集由 500 个低光和正常光图像对组成，分为 485 个训练对和 15 个测试对。低光图像包含照片捕获过程中产生的噪声。大多数图像是室内场景。所有图像的分辨率均为 400×600。
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