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在解决基础应用数学问题时,模型往往主要依赖于浅层启发式方法,而非进行深度推理。因此,一个更具挑战性且经过可靠评估的SVAMP数据集被引入。该数据集改编自现有的数据集,用于评估模型在数学问题解决和推理能力方面的敏感性,其难度保持在相当于小学四年级的水平。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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Global Firepower Index (GFI)
Global Firepower Index (GFI) 是一个评估全球各国军事力量的综合指数。该指数考虑了超过50个因素,包括军事预算、人口、陆地面积、海军力量、空军力量、自然资源、后勤能力、地理位置等。数据集提供了每个国家的详细评分和排名,帮助分析和比较各国的军事实力。
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FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。
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电商购物用户行为分析数据
电商购物用户行为分析数据 这份数据集是一个顾客购物信息的集合,记录了不同顾客在不同时间的购物行为。每一行代表一个单独的购物发票记录,数据集中包含了以下属性: 数据属性: 1. invoice_no: 发票号码,是每次交易的唯一标识符。 2. customer_id: 顾客的ID,用于标识不同的顾客。 3. gender: 顾客的性别,分为"Male"(男性)和"Female"(女性)。 4. age: 顾客的年龄。 5. category: 顾客购买的商品类别,如"Clothing"(服装)、"Shoes"(鞋子)、"Books"(书籍)、"Cosmetics"(化妆品)、"Toys"(玩具)、"Food & Beverage"(食品和饮料)、"Technology"(科技产品)、"Souvenir"(纪念品)等。 6. quantity: 顾客购买的商品数量。 7. price: 顾客为这次购物支付的总金额。 8. payment_method: 顾客使用的支付方式,包括"Alipay"(支付宝)、"WeChat Pay"(微信支付)、"Card"(银行卡)。 9. invoice_date: 发票日期,记录了交易发生的日期。
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