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这个数据集是基于什么背景创建的？
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Minute book no. 1, PMU, 1909-1917
收藏Mendeley Data2024-04-29 更新2024-06-28 收录
下载链接：
https://digitallibrary.usc.edu/asset-management/2A3BF14UVDAR
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链接失效反馈资源简介：
[description english/roman)] Pentecostal Missionary Union [PMU] minute book No. 1 including 37 pages of subject index; 519 pages of council meeting minutes.
创建时间：
2024-04-25
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
UAVDT
UAVDT是一个用于目标检测任务的数据集。
github 收录
OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)
OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。
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DeepFashion
DeepFashion数据集是一个大规模的时尚识别和检索数据集，包含289,222张多样化的衣物图像，以及详细的边界框、时尚地标、类别和属性标注。该数据集由多媒体实验室，香港中文大学开发，用于支持非商业研究及教育目的。
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HotpotQA
HotpotQA 是收集在英语维基百科上的问答数据集，包含大约 113K 众包问题，这些问题的构建需要两篇维基百科文章的介绍段落才能回答。数据集中的每个问题都带有两个黄金段落，以及这些段落中的句子列表，众包工作人员认为这些句子是回答问题所必需的支持事实。 HotpotQA 提供了多种推理策略，包括涉及问题中缺失实体的问题、交叉问题（什么满足属性 A 和属性 B？）和比较问题，其中两个实体通过一个共同属性进行比较等。在少文档干扰设置中，QA 模型有 10 个段落，保证能找到黄金段落；在开放域全维基设置中，模型只给出问题和整个维基百科。模型根据其答案准确性和可解释性进行评估，其中前者被测量为具有完全匹配 (EM) 和 unigram F1 的预测答案和黄金答案之间的重叠，后者关注预测的支持事实句子与人类注释的匹配程度（Supporting Fact EM/F1)。该数据集还报告了一个联合指标，它鼓励系统同时在两项任务上表现良好。 来源：通过迭代查询生成回答复杂的开放域问题
OpenDataLab 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录