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这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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Relative Permeability of Gas and Water Flow in Hydrate-Bearing Porous Media: A Micro-scale Study by Lattice Boltzmann Simulation|水合物多孔介质数据集|格子玻尔兹曼模拟数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-29 收录
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https://zenodo.org/record/4628833
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链接失效反馈资源简介：
Data sets for the Publication 'Relative Permeability of Gas and Water Flow in Hydrate-Bearing Porous Media: A Micro-scale Study by Lattice Boltzmann Simulation' .
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
MIDV-500
该数据集包含使用移动设备拍摄的不同文档图像，这些图像通常具有投影变形。数据集分为训练和测试两部分，其中训练部分包含30种文档类型，测试部分包含20种，在应用神经网络之前，所有图像都被缩放到统一的宽度，宽度为400像素。该数据集的任务是进行消失点检测。
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China Air Quality Historical Data
该数据集包含了中国多个城市的空气质量历史数据，涵盖了PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3等污染物浓度以及空气质量指数（AQI）等信息。数据按小时记录，提供了详细的空气质量监测数据。
www.cnemc.cn 收录
MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程（MOOCs）的相关数据，包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
www.kaggle.com 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
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MMOral
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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