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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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String_Operations_Dataset|字符串操作数据集|数据处理数据集
收藏kaggle2024-03-03 更新2024-03-08 收录
下载链接：
https://www.kaggle.com/datasets/datascientist97/string-operations-dataset
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链接失效反馈资源简介：
Perfect for String Manipulation
创建时间：
2024-03-03
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Figshare
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中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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UCF-Crime
UCF-犯罪数据集是128小时视频的新型大规模第一个数据集。它包含1900年长而未修剪的真实世界监控视频，其中包含13个现实异常，包括虐待，逮捕，纵火，殴打，道路交通事故，入室盗窃，爆炸，战斗，抢劫，射击，偷窃，入店行窃和故意破坏。之所以选择这些异常，是因为它们对公共安全有重大影响。这个数据集可以用于两个任务。首先，考虑一组中的所有异常和另一组中的所有正常活动的一般异常检测。第二，用于识别13个异常活动中的每一个。
OpenDataLab 收录
MMOral
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。
arXiv 收录