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收藏MeSH
MeSH(医学主题词表)是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念,用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息,广泛应用于医学文献的分类和检索。
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库帕思金融大模型评测数据集(2024版)
金融大模型评测数据集(2024版),对标《金融大模型应用测评指南》(T/SAIAS 019—2024),涵盖金融行业核心领域,数据来自金融机构行业实践,是金融领域大模型应用成效评测的重要抓手。 评测数据集比照最高水平、最好标准,具有规模大、结构优、价值对齐等特点,符合金融领域对知识鲜活度、多样性和高密度的整体要求。 聚焦“模型基础能力”,围绕计算能力、逻辑推理等6个维度,设计评测数据22000余句对。 聚焦“金融安全与价值对齐能力”,围绕信息内容、社会秩序等13个维度,设计评测数据2000余句对。 聚焦“金融风险控制能力”,围绕合规、市场、操作等5类金融风险,设计评测数据1000余句对。 聚焦“金融业务辅助拓展能力”,围绕舆情分析、智能投研等3项业务场景,设计评测数据12000余句对。 聚焦“金融专业认知能力”,围绕金融专业知识、IPO图表等7种知识类型,设计评测数据7000余句对。 金融大模型评测数据集定期更新、动态迭代,1250条样例集已在Open Data Lab完成开源。
OpenDataLab 收录
MedTrinity-25M
MedTrinity-25M是由华中科技大学、加州大学圣克鲁兹分校、哈佛大学和斯坦福大学联合创建的一个大规模多模态医学数据集,包含超过2500万张图像,涉及10种模态和65种疾病。数据集通过自动化的数据构建流程生成,不依赖于配对的文本描述,而是通过专家模型和知识库增强的多模态大型语言模型生成多粒度视觉和文本注释。数据集的创建过程包括从90多个在线资源收集数据,应用专家模型识别感兴趣区域(ROIs),并构建知识库以生成详细的文本描述。MedTrinity-25M旨在支持广泛的医学多模态任务,如图像标注和报告生成,以及视觉中心的任务如分类和分割,推动医学领域基础模型的发展。
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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YOLO-dataset
该数据集用于训练YOLO模型,包括分类、检测和姿态识别模型。目前支持v8版本,未来计划支持更多版本。
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