Concrete Compressive Strength|混凝土数据集|材料性能数据集
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- 首次发表关于混凝土抗压强度的数据集,由Yeh在1987年提出,作为研究混凝土材料性能的基础数据。
- 数据集被广泛应用于机器学习领域,特别是在预测混凝土抗压强度方面,成为经典案例。
- 随着数据科学的发展,该数据集被用于多种算法的比较研究,进一步推动了混凝土材料性能预测技术的发展。
- 数据集在建筑工程和材料科学领域的应用进一步扩展,成为评估混凝土结构耐久性和安全性的重要工具。
- 随着人工智能技术的进步,该数据集被用于开发更精确的混凝土抗压强度预测模型,提升了工程实践中的应用价值。
- 1Prediction of Concrete Compressive Strength: A Neural Network ApproachUniversity of Tabriz · 2009年
- 2A Comparative Study of Machine Learning Models for Predicting Concrete Compressive StrengthUniversity of Malaya · 2020年
- 3Concrete Compressive Strength Prediction Using Machine Learning TechniquesUniversity of Technology Sydney · 2019年
- 4Predicting Concrete Compressive Strength Using Support Vector MachinesUniversity of Tehran · 2018年
- 5Concrete Compressive Strength Prediction Using Deep Learning ModelsUniversity of Liverpool · 2021年
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像,每张图像均给出对应的人名,共有5749人,且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250,绝大部分为彩色图像,但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
CosyVoice 2
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集,旨在通过大规模多语言数据集训练,实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率,并结合预训练的大型语言模型作为骨干,支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域,旨在解决高延迟和低自然度的问题,提供接近人类水平的语音合成质量。
arXiv 收录
威廉王岛—全球变化数据大百科辞条
威廉王岛(King William Island)位于北美洲,北极圈内,属于加拿大北极群岛。它位于维多利亚岛和布西亚半岛之间,距离维多利亚岛85 km;北面距离威尔士亲王岛155 km;南面隔斯托里斯海峡和辛普森海峡与北美洲大陆(阿德莱德半岛)相望,最近处只有3.3 km。威廉王岛于1830年被指挥官詹姆斯.罗斯(James Ross)发现,以当时在位的英国君主威廉四世的名字命名。行政区划上,威廉王岛隶属于加拿大努纳武特(Nunavut)地区。它的地理位置为:69°54′22″N - 68°27′12″N,99°32′48″W - 95°09′25″W。威廉王岛总面积13259.59 km²,海岸线总长1555.35 km。岛屿地势平坦,表面散布着无数的小湖。位于岛屿东南侧的约阿港(Gjoa Haven)是岛上最主要的居民点。在约阿港东北,有一机场。该数据集是基于Google Earth遥感影像全球多尺度海陆(岛)岸线数据集(2015),结合加拿大相关地图完成。数据集由24个数据文件组成,以.kmz和.shp数据格式存储,数据量2.98 MB(压缩成3个数据文件,数据量2.06 MB)。
国家对地观测科学数据中心 收录
ChemBL
ChemBL是一个化学信息学数据库,包含大量生物活性数据,涵盖了药物发现和开发过程中的各种化学实体。数据集包括化合物的结构信息、生物活性数据、靶点信息等。
www.ebi.ac.uk 收录
MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 收录