Freak wound...Greyhound Bus Station, 1951
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该数据集包含了用户与助手之间的对话,其中包含两个字段:用户发言和助手回应,均为字符串类型。训练集大小为38646852字节,共有44096条对话记录。
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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。
www.uniprot.org 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。
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中国交通事故深度调查(CIDAS)数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息,以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例,单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征,探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源,为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 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。
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