MACE-Osaka24是由大阪大学开发的开放源代码神经网络势模型，旨在统一分子和晶体系统的数据集。该数据集整合了MPtrj和OFF23两个大型数据集，涵盖了有机和无机化学系统。通过Total Energy Alignment (TEA)方法，数据集的创建过程实现了不同计算条件下数据的平滑整合，减少了数据生产的成本。MACE-Osaka24的应用领域广泛，旨在解决化学和材料科学中的多领域、多精度数
We present the BETH cybersecurity dataset for unsupervised anomaly detection and out-of-distribution analysis. With real “anomalies” collected using a novel tracking system, our dataset contains over
