伍斯特理工学院本次发布的数据集HUGO-CS，HUGO-CS是由伍斯特理工学院与Citrine Informatics联合开发的冷喷涂实验数据集，旨在解决冷喷涂工艺优化中数据分散且规模不足的问题。该数据集包含4,383个实验记录，每条记录涵盖144个特征，数据源自1,124篇科学文献，通过混合标注框架（HUGO）结合大型语言模型（LLM）与人工校验高效提取。数据集经过严格的标准化处理，包括分类描述符整合、化学成分结构化映射及单位统一化，并包含1,765条人工标注的高质量子集。其应用领域涵盖冷喷涂工艺建模、多变量优化及材料性能预测，为数据驱动的制造研究提供了重要基准资源。
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