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收藏学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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giovannidemuri__sharegpt-ex50000-seed5_llama8b-er-v573-seed2-hx_256_ngt0.7_tp0.9
该数据集包含了用户与助手之间的对话,其中包含两个字段:用户发言和助手回应,均为字符串类型。训练集大小为38646852字节,共有44096条对话记录。
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BatteryLife
BatteryLife数据集是由香港科技大学(广州)等机构提出的一个全面电池寿命预测数据集。该数据集整合了16个数据集,包含超过90,000个样本,是迄今为止最大的电池寿命数据集。它提供了包括锂离子、锌离子和钠离子电池在内的多种类型电池,覆盖了8种格式、80种化学系统、12种操作温度和646种充放电协议,具有前所未有的多样性。该数据集既包括实验室测试数据,也包括工业测试数据,为电池寿命预测研究提供了丰富的资源。
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HAM10000
HAM10000数据集是一个全面收集的皮肤镜图像集合,用于皮肤病变分类,广泛应用于医学影像和机器学习领域。该数据集包含多种皮肤病变,旨在推动皮肤病学研究,特别是皮肤癌的诊断。数据集由10,000张高分辨率的皮肤病变图像组成,来源多样,有助于训练稳健的机器学习模型,使其能够很好地泛化到未见过的数据。数据集的主要挑战是其显著的不平衡性。
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PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集,包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像,所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究,特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
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