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United Kingdom Eurobarometer 68.2: European Union Policy and Decision making, Corruption, Civil Justice, E-Communications, Agriculture, and Environmental Protection 2007|公共意见调查数据集|社会经济议题数据集

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Global Health Data Exchange ()2024-06-27 收录
公共意见调查
社会经济议题
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https://ghdx.healthdata.org/record/united-kingdom-eurobarometer-682-european-union-policy-and-decision-making-corruption-civil
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资源简介:
The Eurobarometer is a program commissioned by the European Commission to monitor public opinion in the European Union member countries. Topics vary with each series, and have included agriculture, energy, environment, gender roles, immigration, knowledge of foreign languages, poverty, public health, technology, and other special topics.
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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。

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华为云垃圾分类训练集:分为训练集和测试集,训练集为原华为云垃圾分类比赛数据集,测试集为另外添加图片。大致分为4类,"0": "其他垃圾/一次性快餐盒", "1": "其他垃圾/污损塑料", "2": "其他垃圾/烟蒂", "3": "其他垃圾/牙签", "4": "其他垃圾/破碎花盆及碟碗", "5": "其他垃圾/竹筷", 1 "6": "厨余垃圾/剩饭剩菜", "7": "厨余垃圾/大骨头", "8": "厨余垃圾/水果果皮", "9": "厨余垃圾/水果果肉", "10": "厨余垃圾/茶叶渣", "11": "厨余垃圾/菜叶菜根", "12": "厨余垃圾/蛋壳", "13": "厨余垃圾/鱼骨", 2 "14": "可回收物/充电宝", "15": "可回收物/包", "16": "可回收物/化妆品瓶", "17": "可回收物/塑料玩具", "18": "可回收物/塑料碗盆", "19": "可回收物/塑料衣架", "20": "可回收物/快递纸袋", "21": "可回收物/插头电线", "22": "可回收物/旧衣服", "23": "可回收物/易拉罐", "24": "可回收物/枕头", "25": "可回收物/毛绒玩具", "26": "可回收物/洗发水瓶", "27": "可回收物/玻璃杯", "28": "可回收物/皮鞋", "29": "可回收物/砧板", "30": "可回收物/纸板箱", "31": "可回收物/调料瓶", "32": "可回收物/酒瓶", "33": "可回收物/金属食品罐", "34": "可回收物/锅", "35": "可回收物/食用油桶", "36": "可回收物/饮料瓶", 3 "37": "有害垃圾/干电池", "38": "有害垃圾/软膏", "39": "有害垃圾/过期药物"

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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。

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