喀什地区进出口贸易统计数据(2014-2018)|进出口贸易数据集|经济统计数据集
收藏rag-datasets/rag-mini-bioasq
该数据集主要用于问答和句子相似性任务,涉及生物医学领域。数据集包含两个配置:text-corpus和question-answer-passages,分别对应不同的数据文件路径。数据集来源于BioASQ任务11b的训练数据集,并通过`generate.py`脚本生成了子集。
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WLASL, MSASL, NMFs-CSL, SLR500, Slovo, BOBSL, 27 Class Sign Language Dataset, AUTSL, BosphorusSign22k, GSL, LSA16, LSA64, Rendered Handpose Dataset, YouTube-ASL, LSFB-ISOL, ASLLVD, AASL, KArSL, BdSLImset, HaGRID, Phoenix-2014, Phoenix-2014T
该仓库收集了多种与手语识别和翻译相关的数据集,旨在为研究者、开发者和爱好者提供一个集中的资源。数据集包括不同类型(如RGB、深度、骨骼)和来自不同国家的数据,用于支持手语识别和翻译技术的研究。
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GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据,包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
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WideIRSTD Dataset
WideIRSTD数据集包含七个公开数据集:SIRST-V2、IRSTD-1K、IRDST、NUDT-SIRST、NUDT-SIRST-Sea、NUDT-MIRSDT、Anti-UAV,以及由国防科技大学团队开发的数据集,包括模拟陆基和太空基数据,以及真实手动标注的太空基数据。数据集包含具有各种目标形状(如点目标、斑点目标、扩展目标)、波长(如近红外、短波红外和热红外)、图像分辨率(如256、512、1024、3200等)的图像,以及不同的成像系统(如陆基、空基和太空基成像系统)。
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EmoBench-M
EmoBench-M是由深圳大学计算机科学与软件工程学院等机构创建的一个新型基准数据集,旨在评估大型多模态语言模型在情感智能方面的能力。该数据集基于心理学的情感理论,包含13个评估场景,涵盖了基础情感识别、对话情感理解和复杂社会情感分析三个维度。数据集采用视频、音频和文本等多模态数据,为评估大型多模态语言模型在真实世界交互中的情感智能提供了全面的基准。
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