毕节市第七次全国人口普查人口受教育情况|教育统计数据集|人口普查数据集
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Dunhuang Grottoes Painting Dataset
该数据集专为敦煌石窟壁画修复而设计,提供了大量的训练和测试样本,足以支持深度学习方法的应用。
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高质量多领域客服对话数据集
高质量多领域客服对话数据集,包含了电子商务、金融服务、电信支持等多个领域,包含丰富的问答对。旨在提供多样化的客户服务场景下的自然语言交互样本。高质量多领域客服对话数据集在大模型领域的应用能够解决以下几个关键问题: 1)聊天机器人训练:通过使用丰富的对话数据,可以训练出更加自然、流畅且能理解复杂用户意图的聊天机器人。 2)智能客服助手:能够提升客服系统的自动化水平,有效解答常见问题,减少人工客服的工作负担,提高服务效率和客户满意度。 3)多轮对话系统开发:支持构建能够进行连贯、上下文相关的多轮对话系统,使得机器能够在对话中保持话题一致性,提供更个性化的交互体验。 4)智能推荐系统:利用对话数据中的用户偏好和行为模式,改进推荐算法,实现更精准的内容和服务推荐。 5)知识库构建:有助于自动或半自动地构建和维护企业或特定领域的知识图谱,为用户提供准确的信息查询服务。 6)语言模型预训练:可以作为预训练数据,帮助语言模型学习多样化的语言结构和表达方式,增强模型的语言理解和生成能力。
北京市数据知识产权 收录
TruckV2X
TruckV2X数据集是首个以卡车为中心的多模态和多代理协作感知数据集,旨在解决卡车在自动驾驶中面临的独特感知挑战。该数据集利用LiDAR和摄像头进行多模态感知,并包括拖拉机、拖车、CAV和RSU等多代理协作。数据集提供了64个场景,包括88,396帧LiDAR点云、一百万张相机图像和1.18百万个3D边界框注释。该数据集为开发具有增强遮挡处理能力的协作感知系统奠定了基础,并加速了多代理自动驾驶卡车系统的部署。
arXiv 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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