R0 Model Calculation
收藏SVAMP
在解决基础应用数学问题时,模型往往主要依赖于浅层启发式方法,而非进行深度推理。因此,一个更具挑战性且经过可靠评估的SVAMP数据集被引入。该数据集改编自现有的数据集,用于评估模型在数学问题解决和推理能力方面的敏感性,其难度保持在相当于小学四年级的水平。
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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。
arXiv 收录
全国兴趣点(POI)数据
POI(Point of Interest),即兴趣点,一个POI可以是餐厅、超市、景点、酒店、车站、停车场等。兴趣点通常包含四方面信息,分别为名称、类别、坐标、分类。其中,分类一般有一级分类和二级分类,每个分类都有相应的行业的代码和名称一一对应。 POI包含的信息及其衍生信息主要包含三个部分:
CnOpenData 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2024)
该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2024.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
CampusGuard
CampusGuard数据集专门针对校园环境中的学生行为进行标注与分类,旨在为改进YOLOv8模型提供丰富的训练样本。该数据集包含五个主要类别,分别是“使用手机”、“未佩戴头盔”、“睡觉”、“三人组行为”和“暴力行为”。这些类别不仅涵盖了课堂内外的常见行为,还反映了校园安全与学生行为管理的多样性。
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