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珠海市香洲区前山小学部门预算信息|教育预算数据集|学校管理数据集
收藏开放广东2023-03-15 更新2024-02-29 收录
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https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
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链接失效反馈资源简介：
该数据为2022年珠海市香洲区前山小学部门预算，数据来源为珠海市香洲区教育局，主要内容包含、主要职责、部门机构设置、部门预算构成等信息。
提供机构：
珠海市
创建时间：
2023-03-23
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
Stanford Cars
Cars数据集包含196类汽车的16,185图像。数据被分成8,144训练图像和8,041测试图像，其中每个类被大致分成50-50。类别通常在品牌，型号，年份，例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的级别。
OpenDataLab 收录
MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
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fruits_weight
该数据集用于训练和改进YOLOv8-seg模型，用于水果成熟度的识别与分割。数据集包含12个类别，涵盖了从生鲜水果到成熟水果的不同阶段，具体类别包括：生芒果（Raw_Mango）、熟芒果（Ripe_Mango）、熟葡萄（ripe grape）、熟苹果（ripe_apple）、熟橙子（ripe_orange）、熟石榴（ripe_pomegranate）、半熟葡萄（semiripe grape）、半熟苹果（semiripe_apple）、未熟葡萄（unripe grape）、未熟苹果（unripe_apple）、未熟橙子（unripe_orange）和未熟石榴（unripe_pomegranate）。数据集的丰富性和多样性使其成为训练水果成熟度识别模型的理想选择。
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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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CMU-MOSI
CMU-MOSI数据集包括了从93个YouTube的视频中获取的2199个独白类型的短视频片段。每个片段都是一个独立的多模态示例，其中图像、文本和音频占比是均匀的，情感分数取值为[-3,+3]，表示从强负向到强正向情感。
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