茂名市茂南区价格监测定点单位信息|价格监测数据集|市场分析数据集
收藏CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
IR-500K
IR-500K是一个大型红外数据集,包含500,000张红外图像,涵盖了各种场景和物体在不同环境条件下的图像。
github 收录
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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中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
VFXMaster
VFXMaster是一个基于参考的动态视觉特效生成框架,旨在解决传统特效制作资源密集、难以泛化的问题。通过上下文学习,该框架能够将参考视频中的复杂动态效果转移到用户提供的图像上。该数据集包含多样化的动态视觉效果类别,并且通过精心设计的上下文注意力掩码机制,模型能够从参考示例中学习到视觉效果,同时避免信息泄露。为了提升对未知特效的泛化能力,还设计了一种高效的单样本特效适配机制,通过学习一组可学习的概念增强标记来快速提高模型对未知特效的泛化能力。
arXiv 收录
