有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
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Hacha|3D建模数据集|教育资源数据集
收藏Mendeley Data2024-05-10 更新2024-06-28 收录
下载链接：
https://zenodo.org/records/10367782
下载链接
链接失效反馈资源简介：
Axe 3D Model for class Source: Objaverse 1.0 / Sketchfab
创建时间：
2024-01-08
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
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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OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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BatteryLife
BatteryLife数据集是由香港科技大学（广州）等机构提出的一个全面电池寿命预测数据集。该数据集整合了16个数据集，包含超过90,000个样本，是迄今为止最大的电池寿命数据集。它提供了包括锂离子、锌离子和钠离子电池在内的多种类型电池，覆盖了8种格式、80种化学系统、12种操作温度和646种充放电协议，具有前所未有的多样性。该数据集既包括实验室测试数据，也包括工业测试数据，为电池寿命预测研究提供了丰富的资源。
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FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
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BC-MRI-SEG
BC-MRI-SEG是一个专注于乳腺癌MRI肿瘤分割的基准数据集，由中佛罗里达大学计算机视觉研究中心创建。该数据集整合了四个公开的MRI数据集，包括RIDER、ISPY1、BreastDM和DUKE，总计包含1320名患者的数据。这些数据集在MRI扫描仪的使用、配置及数据处理方法上各有不同，提供了多样化的数据来源。数据集的创建旨在解决医学影像领域中标记数据缺乏的问题，并推动开发适用于临床环境的稳健且适应性强的模型。BC-MRI-SEG的应用领域主要集中在乳腺癌的诊断和治疗评估，通过深度学习方法提高肿瘤分割的准确性和效率。
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