PISA - Programme for International Student Assessment|教育评估数据集|国际比较数据集
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- PISA项目由经济合作与发展组织(OECD)首次提出,旨在评估全球范围内15岁学生的阅读、数学和科学素养。
- PISA首次正式实施,共有32个国家和地区参与,标志着国际学生评估体系的重要里程碑。
- PISA 2003年评估结果发布,首次引入问题解决能力作为评估维度,进一步丰富了评估内容。
- PISA 2006年评估中,科学素养成为主要评估领域,强调科学教育的重要性。
- PISA 2009年评估中,阅读素养再次成为主要评估领域,同时增加了对学生学习策略的考察。
- PISA 2012年评估中,数学素养成为主要评估领域,同时引入了对学生合作解决问题能力的考察。
- PISA 2015年评估中,科学素养再次成为主要评估领域,同时增加了对学生全球胜任力的考察。
- PISA 2018年评估中,阅读素养再次成为主要评估领域,同时引入了对学生数字素养的考察。
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Dataset About finance related to stock market
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yolo-datasets
深度学习目标检测数据集/分割数据集最全最完整的数据集集合,包含电力电气领域、航空影像输电线路与输电塔分割、电力遥感风力发电机、安全带和安全绳检测、变压器漏油故障诊断、高压输电线故障检测、光伏热红外缺陷、风电光伏功率数据、变电站火灾、输电线路语义分割、配网缺陷检测、变电站设备目标检测、太阳能光伏电池板缺陷、pcb电路板检测、绝缘体检测、输电线路防震锤缺陷、电线冰雪覆盖、电力工程电网施工现场安全作业、螺丝识别检测、变电站电力设备的可见光和红外图像、无人机航拍输电线路悬垂线夹、电线线路表面损害、氧化锌避雷器破损识别、热斑光伏发电系统红外热图像等多个领域的数据集。
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HotpotQA
HotpotQA 是收集在英语维基百科上的问答数据集,包含大约 113K 众包问题,这些问题的构建需要两篇维基百科文章的介绍段落才能回答。数据集中的每个问题都带有两个黄金段落,以及这些段落中的句子列表,众包工作人员认为这些句子是回答问题所必需的支持事实。 HotpotQA 提供了多种推理策略,包括涉及问题中缺失实体的问题、交叉问题(什么满足属性 A 和属性 B?)和比较问题,其中两个实体通过一个共同属性进行比较等。在少文档干扰设置中,QA 模型有 10 个段落,保证能找到黄金段落;在开放域全维基设置中,模型只给出问题和整个维基百科。模型根据其答案准确性和可解释性进行评估,其中前者被测量为具有完全匹配 (EM) 和 unigram F1 的预测答案和黄金答案之间的重叠,后者关注预测的支持事实句子与人类注释的匹配程度(Supporting Fact EM/F1)。该数据集还报告了一个联合指标,它鼓励系统同时在两项任务上表现良好。 来源:通过迭代查询生成回答复杂的开放域问题
OpenDataLab 收录
M3FD
我们用校准良好的红外和光学传感器构建了一个同步成像系统,并收集了一个多场景多模态数据集 (M3FD),其中包括4个,177个对准的红外和可见光图像对以及23个,635个带注释的对象。该数据集涵盖了具有各种环境,照明,季节和天气的四个主要场景,具有广泛的像素变化范围。
OpenDataLab 收录
Anti-UAV
Anti-UAV数据集由中国科学院大学创建,专注于无人机跟踪研究。该数据集包含318对RGB-T视频,总计超过580,000个手动标注的边界框,适用于长距离无人机跟踪。数据集内容丰富,包括多种场景和光照条件下的视频序列,支持单模态和多模态无人机跟踪。创建过程中,数据集通过精细的标注策略确保高质量。该数据集的应用领域主要集中在无人机监控和跟踪技术的发展,旨在解决无人机在复杂环境中的状态感知问题。
arXiv 收录