泉州市住房和城乡建设局小区表|小区管理数据集|城市建设数据集
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SVAMP
在解决基础应用数学问题时,模型往往主要依赖于浅层启发式方法,而非进行深度推理。因此,一个更具挑战性且经过可靠评估的SVAMP数据集被引入。该数据集改编自现有的数据集,用于评估模型在数学问题解决和推理能力方面的敏感性,其难度保持在相当于小学四年级的水平。
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EdNet-Behavior Dataset
EdNet-Behavior Dataset 是一个包含学生学习行为数据的大型数据集,主要用于教育数据挖掘和个性化学习系统的研究。数据集包括学生在不同学习平台上的互动记录,如答题、观看视频、参与讨论等。
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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。
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电商购物用户行为分析数据
电商购物用户行为分析数据 这份数据集是一个顾客购物信息的集合,记录了不同顾客在不同时间的购物行为。每一行代表一个单独的购物发票记录,数据集中包含了以下属性: 数据属性: 1. invoice_no: 发票号码,是每次交易的唯一标识符。 2. customer_id: 顾客的ID,用于标识不同的顾客。 3. gender: 顾客的性别,分为"Male"(男性)和"Female"(女性)。 4. age: 顾客的年龄。 5. category: 顾客购买的商品类别,如"Clothing"(服装)、"Shoes"(鞋子)、"Books"(书籍)、"Cosmetics"(化妆品)、"Toys"(玩具)、"Food & Beverage"(食品和饮料)、"Technology"(科技产品)、"Souvenir"(纪念品)等。 6. quantity: 顾客购买的商品数量。 7. price: 顾客为这次购物支付的总金额。 8. payment_method: 顾客使用的支付方式,包括"Alipay"(支付宝)、"WeChat Pay"(微信支付)、"Card"(银行卡)。 9. invoice_date: 发票日期,记录了交易发生的日期。
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