COMPUTER TRAINING OF APPROXIMATE NUMBER SYSTEM COULD IMPROVE MATH ABILITIES|教育干预数据集|数学能力提升数据集
收藏中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)
该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
WenetSpeech
WenetSpeech是一个大规模的多领域普通话语音数据集,总时长超过22400小时,包括10000+小时高质量标注语音、2400+小时弱标注语音和约10000小时未标注语音。数据来源于YouTube和Podcast,覆盖多种说话风格、场景、领域、话题和噪声条件。通过光学字符识别(OCR)方法和高质量自动语音识别(ASR)转录系统生成音频/文本分割候选,并采用端到端标签错误检测方法进行验证和过滤。此外,提供三个手动标注的高质量测试集用于评估。WenetSpeech是目前最大的开源普通话语音语料库,适用于生产级语音识别研究。
arXiv 收录
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
FMA (Free Music Archive)
免费音乐档案 (FMA) 是一个大型数据集,用于评估音乐信息检索中的多个任务。它包含 343 天的音频,来自 16,341 位艺术家的 106,574 首曲目和 14,854 张专辑,按 161 种流派的分级分类排列。它提供完整长度和高质量的音频、预先计算的功能,以及轨道和用户级元数据、标签和自由格式的文本,例如传记。作者定义了四个子集:Full:完整数据集,Large:音频限制为 30 秒的完整数据集 从轨道中间提取的剪辑(如果短于 30 秒,则为整个轨道),Medium:选择25,000 个具有单一根流派的 30 年代剪辑,小:一个平衡的子集,包含 8,000 个 30 年代剪辑,其中 8 种根流派中的每一个都有 1,000 个剪辑。官方分为训练集、验证集和测试集(80/10/10)使用分层抽样来保留每个流派的曲目百分比。同一艺术家的歌曲只是一组的一部分。资料来源:FMA:音乐分析数据集
OpenDataLab 收录
Materials Project
材料项目是一组标有不同属性的化合物。数据集链接: MP 2018.6.1(69,239 个材料) MP 2019.4.1(133,420 个材料)
OpenDataLab 收录