准确的3D人体姿势先验建模是计算机视觉研究中许多问题的基础。但是，以前的大多数研究要么没有足够多样的人类姿势，要么没有足够的约束来过滤无效姿势。于是PosePrior数据集应运而生，弥补了以前这些数据集的不足。该数据集由几个运动员的各种伸展姿势组成，研究人员可以使用它们来研究与姿势相关的关节角度限制。

OpenDataLab2026-07-12 更新60

Roman Urdu Data Set

乌尔都语情感分析

文本情感极性分类

标记为情绪（正面、负面、中性）。

OpenXLab40

N-MNIST (Neuromorphic-MNIST)

神经形态视觉感知

尖峰神经网络图像识别

简要说明 Neuromorphic-MNIST (N-MNIST) 数据集是原始基于帧的 MNIST 数据集的尖峰版本。它由与原始 MNIST 数据集相同的 60 000 个训练样本和 10 000 个测试样本组成，并以与原始 MNIST 数据集（28x28 像素）相同的视觉比例捕获。 N-MNIST 数据集是通过将 ATIS 传感器安装在电动云台装置上并让传感器在 LCD 监视器上查看 MNIS

OpenXLab70

CQR (Contextual Query Rewrite)

自然语言处理

对话系统

我们提出了上下文查询重写 (CQR) 数据集，用于多领域面向任务的口语对话系统，它是斯坦福对话语料库的扩展 (Eric et al., 2017a)。虽然以前的方法通过学习候选转换来解决不同模式的问题（Naik 等人，2018），但我们将参考解析任务建模为用户查询重构任务，其中对话状态被序列化为自然语言查询，可以由下游口语理解系统执行。

OpenXLab40

PMC-SA (PMC Structured Abstracts)

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