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Supplementary Table S2 (specimen repository numbers and measurement data) from Colonial green algae in the Cambrian plankton
收藏Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-28 收录
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https://rs.figshare.com/articles/dataset/Supplementary_Table_S2_specimen_repository_numbers_and_measurement_data_from_Colonial_green_algae_in_the_Cambrian_plankton/24305625
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Supplementary Table S2. A list of specimen repository numbers with sample, slide and slide position information, and measurements of cell count, cell size and colony size. Locality codes and sample numbers as in Supplementary Table S1. Slide numbers prefixed by “p” denote palynological stew slides. Slide position indicated by England Finder coordinates. Complete cell counts are given for specimens reasonably identified as intact, in two cases noted to be a reconstruction (“recon.”) where there is a gap with broken attachment structures and/or an unoccupied position in the geometry. For incomplete colonies the minimum number of cells is noted. Cell size is given in microns from at least four measurements per colony, prioritizing undeformed cells and reporting an average value. Colony size is given usually to the nearest 5 μm based on measurement through the centroid, averaging long and short axes for obliquely deformed discoidal specimens, or representing the maximum dimension for more rectangular-outlined colonies.
创建时间：
2023-10-16
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
MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像，涵盖了多种任务类型，如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外，我们还提出了MMOral-Bench，这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现，发现即使是表现最好的模型GPT-4o，也只能达到41.45%的准确率，这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展，我们还提出了OralGPT，它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是，一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升，例如，OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力，并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
arXiv 收录
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
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Comparative Toxicogenomics Database (CTD)
Comparative Toxicogenomics Database（CTD）是一个公开的综合性数据库，专注于研究环境暴露与人类健康之间的关系。该数据库整合了化学物质、基因、疾病、通路等多维度信息，支持用户查询基因与疾病、化学物质与疾病以及化学物质与基因之间的相互作用，为毒理学研究和环境健康效应研究提供了重要资源。其最新成果包括2025年发布的20周年更新版本，进一步扩展了数据内容和功能。
ctdbase.org 收录