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？
108年花蓮縣地價稅徵績(滯納期滿)
收藏台湾省政府资料开放平台2022-11-08 更新2024-03-07 收录
下载链接：
https://data.gov.tw/dataset/139519
下载链接
链接失效反馈资源简介：
公開類 , ,編製機關 ,花蓮縣地方稅務局
提供机构：
花蓮縣地方稅務局
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
Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。
www.nrel.gov 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
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
SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准，专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧，总计400,000个实例，从不同高度和视角（5至260米，0至90度）捕获，并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距，特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据，如高度、视角和速度，支持多模态系统的开发，以提高检测的准确性和速度。此外，数据集还包括多光谱图像，利用非可见光谱（如近红外和红边光谱）来增强人类检测能力。
arXiv 收录
OECD Statistics
OECD Statistics 数据集包含了经济合作与发展组织（OECD）发布的各种统计数据，涵盖了经济、社会、环境、教育、科技等多个领域。数据集提供了详细的指标和时间序列数据，帮助研究人员和政策制定者分析和理解全球经济和社会发展趋势。
stats.oecd.org 收录