有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
韶关市仁化县林业有害生物防治政策咨询信息|林业管理数据集|政策咨询数据集
收藏开放广东2025-05-27 更新2024-02-29 收录
下载链接：
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据包含2021年至今的广东省韶关市仁化县林业有害生物防治政策咨询的情况，该数据具体包括了姓名，身份证号码，日期等相关信息。
提供机构：
韶关市
创建时间：
2022-12-21
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
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
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。
github 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建，包含从123名参与者收集的32通道EEG信号，用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建，旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中，数据经过标准化和统一预处理，设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域，旨在解决情感计算中的分类问题，提高情感识别的准确性和效率。
arXiv 收录
fruits_weight
该数据集用于训练和改进YOLOv8-seg模型，用于水果成熟度的识别与分割。数据集包含12个类别，涵盖了从生鲜水果到成熟水果的不同阶段，具体类别包括：生芒果（Raw_Mango）、熟芒果（Ripe_Mango）、熟葡萄（ripe grape）、熟苹果（ripe_apple）、熟橙子（ripe_orange）、熟石榴（ripe_pomegranate）、半熟葡萄（semiripe grape）、半熟苹果（semiripe_apple）、未熟葡萄（unripe grape）、未熟苹果（unripe_apple）、未熟橙子（unripe_orange）和未熟石榴（unripe_pomegranate）。数据集的丰富性和多样性使其成为训练水果成熟度识别模型的理想选择。
github 收录