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这个数据集是基于什么背景创建的？
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Peru Vital Registration Live Births Data 1956|人口统计数据集|出生登记数据集
收藏Global Health Data Exchange ()2024-06-26 收录
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https://ghdx.healthdata.org/record/peru-vital-registration-live-births-data-1956
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MAV-VID, Drone-vs-Bird, Anti-UAV
本研究涉及三个数据集：MAV-VID、Drone-vs-Bird和Anti-UAV，总计包含241个视频，共计331,486张图像。这些数据集由杜伦大学创建，用于无人机视觉检测和跟踪的研究。数据集内容丰富，包括从地面和无人机搭载的摄像头捕获的图像，涵盖了多种环境和条件。创建过程中，数据集经过精心标注和处理，以确保数据质量。这些数据集主要用于评估和改进无人机检测和跟踪技术，特别是在复杂环境和动态场景中的应用。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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CKMImageNet
CKMImageNet是一个旨在推进AI驱动的环境感知无线通信和感知研究的综合数据集，由东南大学国家移动通信研究实验室提供。该数据集整合了位置特定的通道知识数据、高保真环境地图及其视觉表示。CKMImageNet支持多种AI驱动的方法进行通道知识图（CKM）构建，包含监督和非监督、判别和生成AI方法。数据集利用先进的射线追踪技术构建，确保了高保真度和环境准确性。它为AI模型学习环境感知传播模式提供了基础工具，可应用于6G系统的网络规划、资源分配等领域。
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中文高质量大模型多轮对话SFT数据集
该数据集来源于晴数智慧LLM多领域超自然SFT多轮对话文本数据集。该数据集包含97184轮中文自然对话句子，涉及【家庭生活、教育医疗、军事战争、科学技术、气候环境、人文科学、商业经济、数码产品、体育竞技、休闲娱乐、衣食住行、艺术美术、政治法律、职业发展、宗教信仰】15个主题。领域覆盖多样，也可以单独抽取相关领域的数据进行领域SFT。本次开源的部分数据，由来自中国的644名不同ID的采集人独家贡献，北京晴数智慧科技有限公司进行授权采集。每组对话由两位采集人围绕一个主题展开，上下文对话与当前的内容逻辑相关。适用于训练大模型多轮对话 (back and forth conversation)、上下文逻辑推理能力，以及端到端对话大模型。
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