花园口、高村、孙口、利津年实测平滩流量(1965-2011年)|水文数据数据集|黄河研究数据集
收藏HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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BANTH
BANTH数据集是由Penta Global Limited和Islamic University of Technology合作创建的,专门用于检测和分类转写孟加拉语中的仇恨言论。该数据集包含37,350条样本,主要来源于YouTube评论,涵盖新闻与政治、人物与博客、娱乐等多个类别。数据集的创建过程包括数据抓取、过滤、清洗和多轮人工标注与验证,确保了数据的高质量和准确性。BANTH数据集的应用领域主要集中在多标签仇恨言论检测,旨在解决低资源语言中仇恨言论自动检测的挑战,并为未来的跨语言和多标签分类研究奠定基础。
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Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集,包含多种水果的图像,如苹果、香蕉、樱桃等,总计42345张图片,分为训练集和验证集,共有64个水果类别。
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Materials Project
材料项目是一组标有不同属性的化合物。数据集链接: MP 2018.6.1(69,239 个材料) MP 2019.4.1(133,420 个材料)
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Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集,主要由非网络来源的内部数据构成,包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容,质量优异,信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途,未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用,但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后,再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据,以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
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