Data from: Ecomorphological diversifications of Mesozoic marine reptiles: the roles of ecological opportunity and extinction
收藏UniProt
UniProt(Universal Protein Resource)是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库,由欧洲生物信息学研究所(EBI)、瑞士生物信息学研究所(SIB)和美国蛋白质信息资源中心(PIR)联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名,整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容,涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库(分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL),以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具,为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持,成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
CMU-MOSI
CMU-MOSI数据集包括了从93个YouTube的视频中获取的2199个独白类型的短视频片段。每个片段都是一个独立的多模态示例,其中图像、文本和音频占比是均匀的,情感分数取值为[-3,+3],表示从强负向到强正向情感。
DataCite Commons 收录
MedTrinity-25M
MedTrinity-25M是由华中科技大学、加州大学圣克鲁兹分校、哈佛大学和斯坦福大学联合创建的一个大规模多模态医学数据集,包含超过2500万张图像,涉及10种模态和65种疾病。数据集通过自动化的数据构建流程生成,不依赖于配对的文本描述,而是通过专家模型和知识库增强的多模态大型语言模型生成多粒度视觉和文本注释。数据集的创建过程包括从90多个在线资源收集数据,应用专家模型识别感兴趣区域(ROIs),并构建知识库以生成详细的文本描述。MedTrinity-25M旨在支持广泛的医学多模态任务,如图像标注和报告生成,以及视觉中心的任务如分类和分割,推动医学领域基础模型的发展。
arXiv 收录
YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型,包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本,未来计划支持更多版本。
github 收录