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收藏Materials Project 在线材料数据库
Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算,为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果,以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性,还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息,为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。
超神经 收录
中指数据库(物业版)
物业版解决物业企业“找项目”、“找行业和企业数据"的迫切需求,提供高效的市场拓展渠道、最新行业动态、竞品企业的多维度数据,助力企业科学决策。
西部数据交易中心 收录
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
ICESat-2 Data
ICESat-2 Data 是由美国国家航空航天局(NASA)发布的卫星数据集,主要用于全球冰层和陆地高程的测量。该数据集包括高精度激光测高数据,用于研究冰川、海冰、植被和地形变化。
icesat-2.gsfc.nasa.gov 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录