出入库信息_烟台苹果大数据中心数据采集系统|苹果供应链数据集|大数据数据集
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MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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VQA
我们提出了自由形式和开放式视觉问答 (VQA) 的任务。给定图像和关于图像的自然语言问题,任务是提供准确的自然语言答案。反映许多现实世界的场景,例如帮助视障人士,问题和答案都是开放式的。视觉问题有选择地针对图像的不同区域,包括背景细节和底层上下文。因此,与生成通用图像说明的系统相比,在 VQA 上取得成功的系统通常需要对图像和复杂推理有更详细的理解。此外,VQA 适合自动评估,因为许多开放式答案仅包含几个单词或一组封闭的答案,可以以多项选择的形式提供。我们提供了一个数据集包含 100,000 的图像和问题并讨论它提供的信息。提供了许多 VQA 基线,并与人类表现进行了比较。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型,包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本,未来计划支持更多版本。
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MedChain
MedChain是由香港城市大学、香港中文大学、深圳大学、阳明交通大学和台北荣民总医院联合创建的临床决策数据集,包含12,163个临床案例,涵盖19个医学专科和156个子类别。数据集通过五个关键阶段模拟临床工作流程,强调个性化、互动性和顺序性。数据来源于中国医疗网站“iiYi”,经过专业医生验证和去识别化处理,确保数据质量和患者隐私。MedChain旨在评估大型语言模型在真实临床场景中的诊断能力,解决现有基准在个性化医疗、互动咨询和顺序决策方面的不足。
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