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收藏CosyVoice 2
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集,旨在通过大规模多语言数据集训练,实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率,并结合预训练的大型语言模型作为骨干,支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域,旨在解决高延迟和低自然度的问题,提供接近人类水平的语音合成质量。
arXiv 收录
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。
OpenDataLab 收录
Arizona Cities by Population
A dataset listing Arizona cities by population for 2024.
www.arizona-demographics.com 收录
UniMed
UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集,包含超过530万张图像-文本对,涵盖六种不同的医学成像模态:X射线、CT、MRI、超声、病理学和眼底。该数据集通过利用大型语言模型(LLMs)将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式,并结合现有的医学领域的图像-文本数据,以促进可扩展的视觉语言模型(VLM)预训练。
github 收录
中亚主要国家的原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重(1985-2016)
中亚五国中,石油资源主要分布在哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦三个国家。根据BP世界能源统计年鉴,经整理、抽取、计算和汇总后,形成中亚主要国家(哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦)原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重的统计表。 主要指标包括: (1)储量,1991-2016年,单位:百万吨 (2)产量,1985-2016年,单位:百万吨 (3)储产比,1991-2016年,单位:百万吨 (4)消费量,1985-2016年,单位:百万吨 (5)产消差额,1985-2016年,单位:百万吨 此外,以上数据均包括中亚地区的哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、土库曼斯坦、三国汇总以及世界总量的情况。
地球大数据科学工程 收录