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？
海澄镇内楼村_政务服务事项办理清单
收藏福建省公共数据资源统一开放平台2024-07-12 更新2024-08-17 收录
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https://data.fujian.gov.cn/#/oportal/catalog/details?catalogID=105002000000/801984
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链接失效反馈资源简介：
海澄镇内楼村_政务服务事项办理清单
提供机构：
漳州市数字漳州建设办公室
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
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。
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MVIP
MVIP是一个面向应用的多视角和多模态工业零件识别数据集，由弗劳恩霍夫IPK研究所创建。该数据集包含了校准过的RGBD多视角图像以及对象的物理属性、自然语言描述和超类别等信息。数据集共包含约570,000张图像，分为训练集、验证集和测试集，适用于工业零件识别相关的研究，旨在解决小样本学习、视觉相似零件识别等问题。
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Global Firepower Index (GFI)
Global Firepower Index (GFI) 是一个评估全球各国军事力量的综合指数。该指数考虑了超过50个因素，包括军事预算、人口、陆地面积、海军力量、空军力量、自然资源、后勤能力、地理位置等。数据集提供了每个国家的详细评分和排名，帮助分析和比较各国的军事实力。
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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。
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鱼类目标检测数据集
本数据集专为改进YOLOv8的鱼类目标检测系统而设计，包含了丰富的鱼类图像数据，旨在为研究人员和开发者提供一个高质量的训练基础。数据集的总图像数量达到了7480张，涵盖了30个不同的鱼类类别，展现了水生生态系统的多样性和复杂性。这些图像不仅为模型训练提供了充足的样本，还确保了模型在实际应用中的泛化能力。
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