Triglochin maritima population assignment to DAPC regions (K=5)
收藏Amazon电影评论数据集
该数据集包含从1997年8月至2012年10月期间,Amazon用户对253,059种产品的7,911,684条评论。数据集被添加了真实标签,这些标签是通过爬取/抓取Amazon.com获得的,用于分类产品。
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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。
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库帕思金融大模型评测数据集(2024版)
金融大模型评测数据集(2024版),对标《金融大模型应用测评指南》(T/SAIAS 019—2024),涵盖金融行业核心领域,数据来自金融机构行业实践,是金融领域大模型应用成效评测的重要抓手。 评测数据集比照最高水平、最好标准,具有规模大、结构优、价值对齐等特点,符合金融领域对知识鲜活度、多样性和高密度的整体要求。 聚焦“模型基础能力”,围绕计算能力、逻辑推理等6个维度,设计评测数据22000余句对。 聚焦“金融安全与价值对齐能力”,围绕信息内容、社会秩序等13个维度,设计评测数据2000余句对。 聚焦“金融风险控制能力”,围绕合规、市场、操作等5类金融风险,设计评测数据1000余句对。 聚焦“金融业务辅助拓展能力”,围绕舆情分析、智能投研等3项业务场景,设计评测数据12000余句对。 聚焦“金融专业认知能力”,围绕金融专业知识、IPO图表等7种知识类型,设计评测数据7000余句对。 金融大模型评测数据集定期更新、动态迭代,1250条样例集已在Open Data Lab完成开源。
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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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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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