Ornithinibacter aureus Xiao et al. 2011|细菌分类数据集|分子生物学数据集
收藏CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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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
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Anti-UAV
Anti-UAV数据集由中国科学院大学创建,专注于无人机跟踪研究。该数据集包含318对RGB-T视频,总计超过580,000个手动标注的边界框,适用于长距离无人机跟踪。数据集内容丰富,包括多种场景和光照条件下的视频序列,支持单模态和多模态无人机跟踪。创建过程中,数据集通过精细的标注策略确保高质量。该数据集的应用领域主要集中在无人机监控和跟踪技术的发展,旨在解决无人机在复杂环境中的状态感知问题。
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红楹金融终端
红楹金融终端涵盖股票、债券、基金、指数、期货、期权、外汇、宏观、行业等各类金融信息,内置专业组合管理、期货分析、量化平台、金融计算器等多种分析研究工具,为金融机构、政府组织、企业、高校、媒体等提供全面精准的投研服务。既是跨市场、跨品种、跨地区的金融信息平台,更是集行情、数据、资讯、工具及特色研究平台于一体的金融分析系统。
合肥数据要素流通平台 收录