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Measurement of Pm10_mass at Great Sand Dunes NM|环境监测数据集|空气质量数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-29 收录
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https://doi.nilu.no/doi/submission/U73H-PBQZ
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链接失效反馈资源简介：
Measurement of Pm10_mass at Great Sand Dunes NM
创建时间：
2024-03-09
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
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas 是一个综合性的脑图谱数据库，提供了详细的大脑解剖结构、基因表达数据、神经元连接信息等。该数据集包括了小鼠、人类和其他模式生物的大脑数据，旨在帮助研究人员理解大脑的结构和功能。
portal.brain-map.org 收录
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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AirSafe_DB
该数据集包含了从Plane Crash Info网站上抓取的飞机事故的结构化信息，原始数据为CSV格式，经过AI模型处理后生成了标准化的JSON格式数据。数据集包含5049条记录，每条记录包括事故信息（日期、时间、地点等）、飞机信息（运营商、航班号、机型等）、伤亡统计（总死亡人数、机组人员、乘客、地面人员等）、事故摘要（事故描述、事故类型、飞行阶段等）等内容。数据经过标准化处理，确保数据质量和一致性，适用于分析和研究。
huggingface 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
SH17
SH17数据集由温莎大学的机械、汽车和材料工程系创建，包含8,099张标注图像，涵盖17类个人防护装备（PPE），如安全帽、安全眼镜等。数据集从多样化的工业环境中收集，旨在通过对象检测和卷积神经网络技术，提高制造业中的人身安全。创建过程中，数据通过Pexels网站收集并由专业人员进行标注，确保了数据的质量和多样性。该数据集主要用于训练和验证对象检测模型，以解决工业环境中的个人防护装备合规性问题。
arXiv 收录