Portrait of Dr. Boris D. Bogen, pictured in bust, [s.d.]|肖像摄影数据集|人物描述数据集
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在解决基础应用数学问题时,模型往往主要依赖于浅层启发式方法,而非进行深度推理。因此,一个更具挑战性且经过可靠评估的SVAMP数据集被引入。该数据集改编自现有的数据集,用于评估模型在数学问题解决和推理能力方面的敏感性,其难度保持在相当于小学四年级的水平。
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ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库,包含超过130万条记录,涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
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PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集,包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像,所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究,特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
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Vehicle Energy Dataset (VED)
Vehicle Energy Dataset (VED)是由密歇根大学创建的一个大规模数据集,包含从2017年11月至2018年11月期间,在美国密歇根州安娜堡收集的383辆个人汽车的燃油和能量数据。该数据集捕捉了车辆的GPS轨迹以及燃油、能量、速度和辅助电源使用的时间序列数据。数据集中的车辆类型多样,包括264辆汽油车、92辆混合动力车和27辆插电式混合动力/电动车。VED数据集总里程约374,000英里,涵盖了从高速公路到交通密集的市中心区域等各种驾驶条件和季节。数据集创建过程中,研究团队通过安装在车辆上的OBD-II记录器收集数据,并对个人身份信息进行了去标识化处理,以保护参与者隐私。VED数据集的应用领域广泛,包括车辆能源消耗建模、驾驶员行为建模、机器学习和深度学习、交通模拟器的校准、最佳路线选择模型、人类驾驶员行为预测以及自动驾驶汽车的决策制定等。
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SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准,专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧,总计400,000个实例,从不同高度和视角(5至260米,0至90度)捕获,并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距,特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据,如高度、视角和速度,支持多模态系统的开发,以提高检测的准确性和速度。此外,数据集还包括多光谱图像,利用非可见光谱(如近红外和红边光谱)来增强人类检测能力。
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