Forbes AI50 2023

kaggle2023-06-10 更新2024-03-08 收录

人工智能

公司排名

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Data for the fifth ranking of AI 50 by Forbes (2023)

《福布斯》2023年度AI 50榜单第五次排名所用数据集

创建时间：

2023-06-10

合成时间序列数据集

时间序列分析

人工智能

合成时间序列数据集是由摩根大通AI研究团队开发，用于评估大型语言模型在时间序列理解能力上的表现。该数据集包含9个子集，每个子集有200个时间序列样本，总共有1800个样本。每个样本的时间序列长度随机选择在30到150之间，以模拟不同长度的真实时间序列数据。数据集涵盖了多种时间序列特征，如趋势、季节性、波动性等，旨在为评估模型对时间序列特征的检测和分类能力提供一个全面的基准。该数据集的应用领域广泛，

arXiv2024-04-25 更新470

Mahabharata Warriors Dataset

古代文学

人工智能

Legendary Mahabharata warriors with full profiles for analysis & AI

kaggle2025-07-27 更新280

Results of AI segmentations and cell files research Part.2

影像分割

人工智能

These figures are the graphical results of my Master 2 internship on automatic segmentation using SAM2(Segment Anything Model 2) an artificial intelligence. The red line represents the best cell line

DataCite Commons2025-05-21 更新160

zhiyuan

人工智能

模型评估

智源具身大脑大模型能力挑战赛

魔搭社区2026-04-22 更新440

Simitate

模仿学习

人工智能

Simitate 是一个混合基准测试套件，旨在评估模仿学习的方法。它包含一个包含 1938 个序列的数据集，其中人类在现实环境中进行日常活动。数据集与模拟器的集成紧密结合。提供分辨率为 960×540 的 30Hz 的 RGB 和深度流，以及演示者手部的准确地面真实姿势，以及 120Hz 的 6 DOF 对象。除了数据集，还提供了使用环境的 3D 模型和标记的对象图像。

OpenDataLab2026-07-12 更新260

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