Greenland Vital Registration Live Births Data 1998|人口统计数据集|生命登记数据集
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MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像,涵盖了多种任务类型,如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外,我们还提出了MMOral-Bench,这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现,发现即使是表现最好的模型GPT-4o,也只能达到41.45%的准确率,这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展,我们还提出了OralGPT,它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是,一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升,例如,OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力,并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
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PTB-Image
PTB-Image是一个包含扫描纸质心电图和相应数字信号的综合数据集,由越南河内VinUniversity College of Engineering and Computer Science和VinUni-Illinois Smart Health Center创建。该数据集旨在推动心电图数字化技术的研究,包含549个记录,每个记录由一位至五位患者的15个同步心电图信号组成,涵盖标准12导联心电图和Frank导联。数据集通过扫描原始PTB数据集的纸质心电图并打印部分信号制作而成,可用于心电图数字化、自动诊断及远程医疗等领域的应用研究。
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TCM-Tongue
TCM-Tongue是一个专门用于人工智能辅助中医舌诊的标准化舌像数据集,包含6719张在标准化条件下捕获的高质量图像,并标注了20种病理症状类别(平均每张图像有2.54个经过临床验证的标签,所有标签均由持有执照的中医执业医师验证)。数据集支持多种标注格式(COCO、TXT、XML),以方便广泛使用,并使用九种深度学习模型进行了基准测试,以展示其在人工智能开发中的实用性。该资源为推进可靠的中医计算工具提供了关键基础,填补了该领域的数据短缺,并通过标准化、高质量的诊断数据促进了人工智能在研究和临床实践中的整合。
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WTQ (WikiTableQuestions)
WikiTableQuestions (WTQ) 是一个用于自然语言处理任务的数据集,主要用于从表格数据中提取信息。该数据集包含来自维基百科的22,033个表格和22,033个问题,每个问题都与一个表格相关联。数据集的目标是训练和评估模型,使其能够理解自然语言查询并从表格中提取正确的答案。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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