Sponges of Rathlin Island
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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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中国近海台风路径集合数据集(1945-2024)
1945-2024年度,中国近海台风路径数据集,包含每个台风的真实路径信息、台风强度、气压、中心风速、移动速度、移动方向。时间为北京时间。
国家海洋科学数据中心 收录
CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)
CMNEE(Chinese Military News Event Extraction dataset)是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件,所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注,包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略,首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理,然后依据触发词字典进行预标注,经领域专家审核后形成事件模式。随后,通过人工分批、迭代标注并持续修正,直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集,对推动相关研究具有显著意义。
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PTB-Image
PTB-Image是一个包含扫描纸质心电图和相应数字信号的综合数据集,由越南河内VinUniversity College of Engineering and Computer Science和VinUni-Illinois Smart Health Center创建。该数据集旨在推动心电图数字化技术的研究,包含549个记录,每个记录由一位至五位患者的15个同步心电图信号组成,涵盖标准12导联心电图和Frank导联。数据集通过扫描原始PTB数据集的纸质心电图并打印部分信号制作而成,可用于心电图数字化、自动诊断及远程医疗等领域的应用研究。
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