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？
作文数据|教育数据集|作文教学数据集
收藏北京国际大数据交易所2024-12-31 收录
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链接失效反馈资源简介：
中小学作文数据产品，是教育领域极具价值的资源宝库，专为教育大模型训练及多种教育场景应用而精心打造。涵盖初中语文、初中英语以及小高（4 - 6 年级）语文的作文数据。在初中语文部分，精心准备了丰富多样的作文题目，涵盖记叙文、议论文等常见文体，且数量充足。每个题目均收集了来自大型联考中以班级为单位的大量学生作答，全面覆盖当地地市如河南中考作文评阅标准中的 1 类作文（50 - 45 分）到 6 类作文（0 - 10 分）的各个等级，为精准教学分析提供了丰富样本。题目与作答数据均保证字迹清晰、卷面整洁，以确保数据质量。初中英语方面，同样拥有数量可观的作文题目，每个题目也有来自班级为单位的众多学生作答，完整覆盖本地市中考评阅标准中的 1 类（1 - 5 分）到 4 类（16 - 20 分）等级。这些数据源于大型联考，优先选取字迹清晰、卷面整洁的作答，为英语作文教学研究与模型训练提供有力支撑。小高语文包含较多的作文题目，其中书信类也占有一定比例。每个题目拥有大量班级单位的学生作答，全面覆盖珠三角地区等当地评阅标准中的 A 类（27 - 30 分）到 D 类（18 分以下）等级。数据来自大型联考，注重字迹清晰与卷面整洁，助力小学高年级作文教学与研究。① 作文数据产品由“错题本”服务中，学生提供的答题卡进行匿名化加工后形成，不含个人信息。试题产品由“错题本”服务中老师上传的试题加工形成。②所附隐私政策在用户注册登录APP时由用户点击确认接受，已提示未成年人在成年人陪同下阅读。数据授权政策出现的场景是用户申请使用“错题本”功能时，试题和答题卡数据的加工使用已获完整授权。
提供机构：
安徽七天网络科技有限公司
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
CliMedBench
CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准，由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题，涵盖14个核心临床场景，主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制，确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力，解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国知识产权局专利数据库
该数据集包含了中国知识产权局发布的专利信息，涵盖了专利的申请、授权、转让等详细记录。数据内容包括专利号、申请人、发明人、申请日期、授权日期、专利摘要等。
www.cnipa.gov.cn 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据，包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统，优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录