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？
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Third Ypres
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-28 收录
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https://databank.ora.ox.ac.uk/ww1archives/datasets/ww1-9500?version=2
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Manuscript of poem in black ink in Edmund Blunden's hand on a piece of paper glued into a notebook. Corrections in black ink in the margins. Included in 'Undertones of War' (1928).
创建时间：
2024-01-31
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
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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Nikkei 225
Nikkei 225，又称日经225指数，是日本东京证券交易所的一个重要股票市场指数，由225家日本大型上市公司组成。该指数是衡量日本股市表现的重要指标，涵盖了从制造业到服务业的多个行业。
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MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
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EdNet
displayName: EdNet license: - CC BY-NC 4.0 paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1912.03072v3.pdf publishDate: "2019" publishUrl: https://github.com/riiid/ednet publisher: - University of Michigan - Yale University - University of California, Berkeley - Riiid AI Research tags: - Student Activities taskTypes: - Knowledge Tracing --- # 数据集介绍 ## 简介 圣诞老人收集的各种学生活动的大规模分层数据集，一个配备人工智能辅导系统的多平台自学解决方案。 EdNet 包含 2 年多来收集的 784,309 名学生的 131,441,538 次互动，这是迄今为止向公众发布的 ITS 数据集中最大的。资料来源：EdNet：教育中的大规模分层数据集 ## 引文 ``` @inproceedings{choi2020ednet, title={Ednet: A large-scale hierarchical dataset in education}, author={Choi, Youngduck and Lee, Youngnam and Shin, Dongmin and Cho, Junghyun and Park, Seoyon and Lee, Seewoo and Baek, Jineon and Bae, Chan and Kim, Byungsoo and Heo, Jaewe}, booktitle={International Conference on Artificial Intelligence in Education}, pages={69--73}, year={2020}, organization={Springer} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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RadDet
RadDet是一个包含11种雷达类别的数据集，包括6种新的低概率干扰（LPI）多相码（P1, P2, P3, P4, Px, Zadoff-Chu）和一种新的宽带调频连续波（FMCW）。数据集覆盖500 MHz频段，包含40,000个雷达帧，分为训练集、验证集和测试集。数据集在两种不同的雷达环境中提供：稀疏数据集（RadDet-1T）和密集数据集（RadDet-9T）。
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