每周编辑精选｜大模型有自己的 MBTI 数据集、成都理工大学搭建 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘
滑坡是最常见的自然灾害之一，通常由地震和降雨引发，由地震触发的山体滑坡所造成的破坏，有时会比地震本身造成的破坏更为严重。为此，成都理工大学搭建了 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘，来帮助防治地质灾害。
该研究案例及其数据集可以在 hyper.ai 官网查阅和下载啦。
2 月 26 日-3 月 1 日，hyper.ai 官网更新速览：
* 优质公共数据集：10 个
* AI4S 论文案例：3 篇
* 热门百科词条：10 条
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公开数据集精选
1. SCDUNet++ 使用多通道遥感数据进行滑坡测绘数据集
此存储库是该论文的官方实现数据集：「基于混合 CNN-Transformer 网络的山体滑坡测绘和使用具有地形和光谱特征的遥感图像进行深度迁移学习 SCDUNet++ 实现」。
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https://hyper.ai/datasets/29647
2. PAWS-X 释义识别跨语言对抗数据集
该数据集包含 23,659 个人工翻译的 PAWS 评估对和 296,406 个机器翻译的训练对，采用了 6 种类型不同的语言：法语、西班牙语、德语、中文、日语和韩语。所有翻译对均源自 PAWS-Wiki 中的示例。
直接使用：
https://hyper.ai/datasets/29264
3. CATSLU 中文音频文本口语理解数据集
CATSLU 是一个中文语音 +NLU 文本理解的对话数据集。该数据集来自第一届中文音文本口语理解挑战赛，包括测试数据集和结果、训练和验证数据集、基线和手册。
直接使用：
https://hyper.ai/datasets/29764
4. Machine Mindset MBTI 机器思维数据集
该数据集是研究团队为了训练出具有不同 MBTI 性别类型的大型语言模型提出构建的。这个数据集的发布对于大型语言模型 (LLM) 以及心理学领域有着独特贡献。
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https://hyper.ai/datasets/29692
5. Age Detection-Face Recognition 年龄检测-人脸识别数据集
该数据集是来自不同年龄段的人的图像的集合，它是专门为年龄预测和面部识别任务而设计的。该数据集包含不同的人口统计数据、种族和性别。
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https://hyper.ai/datasets/29695
6. Skin Types Dataset 油性、干性和正常皮肤类型数据集
该数据集包括油性、干性和正常等皮肤类型的图像，可用于分类和检测目的。
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https://hyper.ai/datasets/29718
7. AI 生成的图像与真实图像
该数据集是来自两个不同渠道的图像集合：网络抓取和人工智能生成的内容。内容涵盖多个主题：人物、动物、肖像和风景。
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https://hyper.ai/datasets/29657
8. 论文「预测糖尿病视网膜病变进展时间的深度学习系统」的示例数据
该数据集为论文「预测糖尿病视网膜病变进展时间的深度学习系统」的示例数据，包括论文中提供的源数据和研究团队为了复制论文的算法代码在 Zenodo 存放的一个最小数据集。该数据集公开用于科学研究和非商业用途。
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https://hyper.ai/datasets/29716
9. 50 Types of Car Parts 50 种汽车零部件数据集
这是 50 种汽车零部件图像的数据集。它包括训练集、测试集和验证集。验证集和测试集各有 50 个种类的 5 个图像。图像尺寸为 224 X 224 X 3，格式为 .jpg 。数据集中没有增强图像，所有图像都是原始图像。
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https://hyper.ai/datasets/29796
10. Popular Names By Birth Year 1880-2022 美国 1880-2022 年出生的流行名字
该数据集包含美国从 1880 年到 2020 年出生的孩子姓名、性别以及给定年份的名称。该数据集考虑了孩子的出生年份、性别和在美国给孩子起名的流行程度。
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https://hyper.ai/datasets/29784
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ScienceAI 论文案例精选
1. 迁移学习帮大忙！成都理工大学搭建 SCDUNet++ 模型进行滑坡测绘
成都理工大学的研究人员提出了一个名为 SCDUNet++ 的语义分割模型 ，该模型结合了卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer 的优势，增强了对滑坡特征的识别和提取，性能优于 FCN, DeepLabv3+, Segformer 等其他 8 个深度学习模型。该成果已发表于「International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation」。
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2. 上海交大与清华联手发布 DeepDR Plus，仅用眼底图像可预测 5 年内糖尿病视网膜病变进展
上海交大与清华联手构建了基于时序影像序列深度学习的糖尿病视网膜并发症预警系统 DeepDR Plus，仅基于眼底图像便可预测糖尿病视网膜病变在 5 年内的进展。相关成果已发表于「Nature」期刊。
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3. 自主研发！军事医学研究院团队提出 MIDAS，可用于单细胞多组学数据马赛克整合
军事医学研究院团队提出了一种用于单细胞多组学 (single-cell multimodal omics,scMulti-omics) 数据马赛克式整合（即不同数据集仅共享部分检测模态）及知识迁移的计算工具 MIDAS，基于自监督学习 (self-supervised learning) 和信息论方法 (information-theoretic approaches) 首次实现了通用的单细胞多组学马赛克数据的模态对齐、数据补全、批次校正等整合功能，为构建大规模多组学细胞图谱、实现大规模单细胞多组学分析与知识迁移提供了重要的原创技术。相关成果已发表于「Nature Biotechnology」期刊。
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热门百科词条精选
1. Epoch
2. 类边界 Class Boundary
3. 概念漂移 Concept Drift
4. Transformer 模型
5. 再生核希尔伯特空间 Reproducing Kernel Hilbert Space
这里汇编了数百条 AI 相关词条，让你在这里读懂「人工智能」：
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