BEIR Benchmark是一个异构基准，由18个不同的数据集组成，代表了9种信息检索任务，包括事实核查、问答、生物医学信息检索、新闻检索、论点检索、重复问题检索、引用预测、推文检索和实体检索。所有数据集均为英文，并已预处理，可用于实验。数据集结构包括corpus、queries和qrels文件，格式为jsonl和tsv。

Hugging Face2022-10-23 更新360

臂-手协同机器人规划算法仿真数据集

机器人抓取规划

优化算法

本数据集面向多指机械手抓取规划与控制优化研究，涵盖基于MuJoCo物理引擎的三指机械手动力学仿真代码、MATLAB抓取质量评估算法、以及多场景抓取任务的完整实验数据。数据集包含两大核心模块：(1) 逆运动学求解与动力学仿真，通过Python实现的IKSolver类求解12自由度关节角度，实时记录指尖位置、速度、接触力、关节力矩等时间序列数据；(2) 抓取质量评估与优化，针对球体、椭圆、矩形、L形、

国家基础学科公共科学数据中心120

Iceberg-dataset

相似性搜索

基准测试

Iceberg是一个全面的基准测试套件，用于在现实应用设置中对向量相似性搜索（VSS）方法进行端到端评估。它涵盖了7个不同的数据集，包括图像分类、人脸识别、文本检索和推荐系统等关键领域。每个数据集包含1M到100M的向量，并附有任务特定的标签和指标，使得能够在完整的应用流程中评估检索算法，而不仅仅是在孤立的召回速度场景中。

github2025-12-16 更新380

CEC 2017 Competition Data

算法评估

优化算法

该数据集来源于2017年的CEC竞赛，用于评估13种元启发式算法在30个基准函数以及五个性能指标上的表现，这些指标涵盖四个维度。数据集还包括决策矩阵，它基于五个性能度量（最佳、最差、中位数、平均数和标准差）来总结每个算法的表现。该数据集的规模涉及在四个维度（10、30、50、100）上评估30个基准函数。任务是对元启发式优化算法进行排名。

arXiv180

Case 3 (100 × 10).

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