标题：AI系统计算与研究人员隶属关系数据集
数据内容：
该数据集包含了用于培训著名AI系统的计算量数据，具体以PETAFLOP的总数测量。数据集中的计算量是从AI文献中估算得出的，覆盖了10?次浮点操作的规模。数据集还包含了研究人员的隶属关系信息，以及其他相关字段，如实体（Entity）、代码（Code）、日期（Day）等。
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的研究和分析，例如：
- 人工智能行业：用于评估不同AI系统所需的计算资源，优化模型训练效率，或研究不同机构在AI领域的影响力。
- 数据分析行业：用于研究AI计算量与研究人员隶属关系之间的关系，探索资源分配与研究产出的关联。
- 科技研究行业：用于预测未来AI系统的计算需求，或分析不同时间点AI技术发展的趋势。
行业分类：
- 人工智能
- 数据分析
- 科技研究
标签：AI系统，计算，研究人员，隶属关系，数据集，PETAFLOP，浮点操作，实体，代码，日期，
统计信息分析：
- 数据集包含893种不同的实体（Entity），表明涉及的机构或实体数量较多。
- 日期（Day）字段有741种不同的值，说明数据覆盖的时间范围较为广泛，但可能存在部分时间点的缺失。
- 计算量（Training computation）字段有426种不同的值，反映了不同AI系统在计算需求上的多样性。
- 研究人员隶属关系（Researcher affiliation）字段仅有4种不同的值，可能表明数据集中涉及的机构或组织数量相对较少。
