卡内基梅隆大学 发布 MSEval 数据集, 应用在 材料选择、机器学习 领域

卡内基梅隆大学 本次发布的数据集 MSEval, MSEval数据集由卡内基梅隆大学和Autodesk Research共同创建，专注于概念设计中的材料选择评估。该数据集包含来自专业人士的材料评估，涵盖多种设计简报和标准。数据集大小为138条，包含4种设计案例、4种设计标准和9种材料选择。创建过程中，通过在线调查收集数据，并遵循FAIR原则确保数据的可发现性、可访问性、互操作性和可重用性。MSEval数据集主要应用于评估机器学习模型在材料选择领域的性能，旨在优化设计过程中的材料选择决策，提高产品性能和可持续性。

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