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Joseph Kirkland, letter, 1887-06-07, to Hamlin Garland|历史文献数据集|个人通信数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-30 收录
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https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF1O7U5QU7
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Joseph Kirkland, Chicago Opera House Building, [West Washington Avenue and North Clark Street], Chicago, Illinois, USA, letter, 1887 June 7, to Hamlin Garland, Jamaica Plains, Boston, Massachusetts, USA. "I seize a moment to thank you for hyours of 5th." -- first line.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
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54 个
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垃圾分类数据集
华为云垃圾分类训练集：分为训练集和测试集，训练集为原华为云垃圾分类比赛数据集，测试集为另外添加图片。大致分为4类，"0": "其他垃圾/一次性快餐盒", "1": "其他垃圾/污损塑料", "2": "其他垃圾/烟蒂", "3": "其他垃圾/牙签", "4": "其他垃圾/破碎花盆及碟碗", "5": "其他垃圾/竹筷", 1 "6": "厨余垃圾/剩饭剩菜", "7": "厨余垃圾/大骨头", "8": "厨余垃圾/水果果皮", "9": "厨余垃圾/水果果肉", "10": "厨余垃圾/茶叶渣", "11": "厨余垃圾/菜叶菜根", "12": "厨余垃圾/蛋壳", "13": "厨余垃圾/鱼骨", 2 "14": "可回收物/充电宝", "15": "可回收物/包", "16": "可回收物/化妆品瓶", "17": "可回收物/塑料玩具", "18": "可回收物/塑料碗盆", "19": "可回收物/塑料衣架", "20": "可回收物/快递纸袋", "21": "可回收物/插头电线", "22": "可回收物/旧衣服", "23": "可回收物/易拉罐", "24": "可回收物/枕头", "25": "可回收物/毛绒玩具", "26": "可回收物/洗发水瓶", "27": "可回收物/玻璃杯", "28": "可回收物/皮鞋", "29": "可回收物/砧板", "30": "可回收物/纸板箱", "31": "可回收物/调料瓶", "32": "可回收物/酒瓶", "33": "可回收物/金属食品罐", "34": "可回收物/锅", "35": "可回收物/食用油桶", "36": "可回收物/饮料瓶", 3 "37": "有害垃圾/干电池", "38": "有害垃圾/软膏", "39": "有害垃圾/过期药物"
阿里云天池 收录
China Air Quality Historical Data
该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据，涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数（AQI）等信息。数据按小时记录，提供了详细的空气质量监测数据。
www.cnemc.cn 收录
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
STKit
STKit是一个旨在增强视觉语言模型（VLMs）在动态视频中进行时空推理能力的数据集，包含现实世界视频的3D注释，详细描述了对象的运动动力学，如旅行距离、速度、移动方向等。该数据集通过结合标注数据和伪标签数据，支持LLaVA-OneVision模型的微调，以生成具备时空推理能力的ST-VLM模型。
arXiv 收录
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件，所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注，包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略，首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理，然后依据触发词字典进行预标注，经领域专家审核后形成事件模式。随后，通过人工分批、迭代标注并持续修正，直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集，对推动相关研究具有显著意义。
github 收录