Streptococcus pyogenes Rosenbach 1884|微生物学数据集|链球菌研究数据集
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PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象(即不是预先分割的对象)。它基本上是一个监督学习问题,因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是: 人:人 动物:鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具:飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内:瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容:提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件,为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意,来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
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O*NET
O*NET(Occupational Information Network)是一个综合性的职业信息数据库,提供了关于各种职业的详细描述,包括技能要求、工作活动、知识领域、工作环境等。该数据集被广泛用于职业分析、教育和劳动力市场研究。
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OECD Statistics
OECD Statistics 数据集包含了经济合作与发展组织(OECD)发布的各种统计数据,涵盖了经济、社会、环境、教育、科技等多个领域。数据集提供了详细的指标和时间序列数据,帮助研究人员和政策制定者分析和理解全球经济和社会发展趋势。
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MRMR
MRMR是一个专家级的多学科多模态检索基准,包含1502个经过人类专家仔细验证的查询,涵盖了23个领域。与之前的基准相比,MRMR在三个关键方面取得了进步:首先,它挑战了跨多个专业领域的检索系统,能够在不同领域之间进行细粒度的模型比较;其次,查询是推理密集型的,需要更深入地解释图像,例如诊断显微镜幻灯片;此外,还引入了矛盾检索这一新型任务,要求模型识别冲突的概念。与仅限于单个图像或单模态文档的早期基准不同,MRMR提供了一个具有多图像查询和混合模态语料库文档的现实场景。
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