Data from: Effect of haemosporidian infections on host survival and recapture rate in the blue tit
收藏MNBVC
MNBVC数据集是一个超大规模的中文语料集,包括新闻、作文、小说、书籍、杂志、论文、台词、帖子、wiki、古诗、歌词、商品介绍、笑话、糗事、聊天记录等一切形式的纯文本中文数据。数据集不但包括主流文化,也包括各个小众文化甚至火星文的数据。
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Electrical-Lines-Defect-Detection
该数据集是针对电力线路缺陷检测的,包含了由APEPDCL线路工人使用移动相机捕获的图片,并由Sampath Balaji团队整理。数据集以CC BY 4.0许可证发布,旨在促进开源合作、可重现性和人工智能的实践学习。数据集分为两个模块:目标检测和分类。目标检测模块遵循YOLOv12格式,分类模块由文件夹和CSV文件组成,都提供了训练、验证和测试数据集。
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MNIST数据集
数据规模 训练集:60,000 张手写数字图像(28×28 像素灰度图)及对应标签 34。 测试集:10,000 张图像与标签,用于模型评估 68。 数据来源 由美国国家标准与技术研究院(NIST)收集,50% 样本来自高中生手写,50% 来自人口普查局工作人员 48。 经 Yann LeCun 团队标准化处理,成为机器学习基准数据集 1011。
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China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
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ICLR Peer Review and Rebuttal Process Dataset
该数据集包含从ICLR 2024和2025年收集的同行评审和反驳过程数据,数据来自OpenReview平台,包括评审者ID、初始评分和反驳后评分。评审者评分变化被追踪,使用追踪分数指标来评估评审者连续性,分数≤1表示有效使用,≥2需双重检查。数据许可证为CC BY 4.0。
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