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深圳市公安局境外人员临住登记申报窗口信息|境外人员管理数据集|公共安全数据集

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开放广东2025-11-05 更新2024-02-29 收录
境外人员管理
公共安全
下载链接:
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
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资源简介:
该信息类包含了自2020年深圳市公安局开放的境外人员临住登记申报窗口信息,主要包括申报点单位名称、所属单位、办公地址字段信息。
提供机构:
深圳市
创建时间:
2024-01-16
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数据主题
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AIS数据集

该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。

github 收录

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。

OpenDataLab 收录

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

ERIC (Education Resources Information Center)

ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库,包含超过130万条记录,涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。

eric.ed.gov 收录

CODrone

CODrone 是一个为无人机设计的全面定向目标检测数据集,它准确反映了真实世界条件。该数据集包含来自多个城市在不同光照条件下的广泛标注图像,增强了基准的逼真度。CODrone 包含超过 10,000 张高分辨率图像,捕获自五个城市的真实无人机飞行,涵盖了各种城市和工业环境,包括港口和码头。为了提高鲁棒性和泛化能力,它包括在正常光线、低光和夜间条件下相同场景的图像。我们采用了三种飞行高度和两种常用的相机角度,从而产生了六个不同的视角配置。所有图像都针对 12 个常见对象类别进行了定向边界框标注,总计超过 590,000 个标记实例。总体而言,这项工作构建了一个综合数据集和基准,用于城市无人机场景中的定向目标检测,旨在满足该领域的研究和实践应用需求。

arXiv 收录