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？
这个数据集如何下载？
"Table 500" of "Measurements of top-quark pair differential and double-differential cross-sections in the $\ell$+jets channel with $pp$ collisions at $\sqrt{s}=13$ TeV using the ATLAS detector"
收藏Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-29 收录
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https://www.hepdata.net/record/97826
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链接失效反馈资源简介：
Covariance matrix between the Relative double-differential cross-section as function of $p_{T}^{t,had}$ vs $p_{T}^{t\bar{t}}$ in 190.0 GeV < $p_{T}^{t\bar{t}}$ < 800.0 GeV and the Relative double-differential cross-section as function of $p_{T}^{t,had}$ vs $p_{T}^{t\bar{t}}$ in 0.0 GeV < $p_{T}^{t\bar{t}}$ < 30.0 GeV at particle level in the resolved topology, accounting for the statistical and systematic uncertainties.
创建时间：
2023-06-28
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
CatMeows
该数据集包含440个声音样本，由21只属于两个品种（缅因州库恩猫和欧洲短毛猫）的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定，包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外，还有一个额外的zip文件，包含被排除的录音（非喵声）和未剪辑的连续发声序列。
huggingface 收录
Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集，主要由非网络来源的内部数据构成，包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容，质量优异，信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途，未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用，但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后，再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据，以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
huggingface 收录
UAVDT
UAVDT是一个用于目标检测任务的数据集。
github 收录
中国地质调查局: 全国1∶200 000区域水文地质图空间数据库
全国1∶200 000区域水文地质图空间数据库以建国后在全国范围内(本次未在香港特别行政区、澳门特别行政区和台湾省开展工作) 30个省开展的1∶200 000区域水文地质普查工作所取得的区域水文地质普查报告、综合水文地质图等地质资料为数据源，在制定的“1∶200 000区域水文地质图空间数据库图层及属性文件格式标准”的基础上，建成了一个全国性的、大型的区域水文地质学空间数据库。该数据库总共采集、处理了全国范围内1∶200 000图幅的<number>1 017</number>幅全要素综合水文地质图信息，全部数据量约50 GB。数据库涵盖了以1∶200 000国际标准图幅为管理单位的水文地质要素空间数据图层，内容包括：地理要素(交通层、水系层、行政区划层等)，基础地质要素(地层分区层、断裂构造层)，水文地质要素(地下水类型层、地下水富水性层、地下水迳流模数层，地下水水质层、水文地质特征层、地下水利用规划层)，专题要素(综合水文地质柱状图，水文地质剖面图) 四大类近30个要素图层。空间数据库主要采用MapGIS地理信息系统格式存储，形成了目前国内覆盖范围最广、包含信息最完整的区域水文地质图空间数据库成果，是地质领域全国性最重要的基础信息资源之一。
DataCite Commons 收录
CKMImageNet
CKMImageNet是一个旨在推进AI驱动的环境感知无线通信和感知研究的综合数据集，由东南大学国家移动通信研究实验室提供。该数据集整合了位置特定的通道知识数据、高保真环境地图及其视觉表示。CKMImageNet支持多种AI驱动的方法进行通道知识图（CKM）构建，包含监督和非监督、判别和生成AI方法。数据集利用先进的射线追踪技术构建，确保了高保真度和环境准确性。它为AI模型学习环境感知传播模式提供了基础工具，可应用于6G系统的网络规划、资源分配等领域。
arXiv 收录