Wöchentliche Empfehlungen Der Redaktion | Das Große Modell Verfügt Über Einen Eigenen MBTI-Datensatz, Die Technische Universität Chengdu Erstellt Ein SCDUNet++-Modell Zur Kartierung Von Erdrutschen
Erdrutsche zählen zu den häufigsten Naturkatastrophen und werden in der Regel durch Erdbeben und Regenfälle ausgelöst. Die Schäden, die durch Erdbeben ausgelöste Erdrutsche verursachen, können manchmal schwerwiegender sein als die Schäden, die das Erdbeben selbst verursacht. zu diesem Zweck,Die Technische Universität Chengdu hat das SCDUNet++-Modell zur Kartierung von Erdrutschen entwickelt.Um geologische Katastrophen zu verhindern.
Dieser Forschungsfall und sein Datensatz können auf der offiziellen Website von hyper.ai angezeigt und heruntergeladen werden.
Vom 26. Februar bis 1. März gibt es Updates auf der offiziellen Website von hyper.ai:
* Hochwertige öffentliche Datensätze: 10
* AI4S-Papierhüllen: 3
* Beliebte Enzyklopädieeinträge: 10
Besuchen Sie die offizielle Website:hyper.ai
Ausgewählte öffentliche Datensätze
1. SCDUNet++-Datensatz zur Erdrutschkartierung unter Verwendung mehrkanaliger Fernerkundungsdaten
Dieses Repository ist der offizielle Implementierungsdatensatz des Dokuments: „Erdrutschkartierung basierend auf einem hybriden CNN-Transformer-Netzwerk und Deep Transfer Learning unter Verwendung von Fernerkundungsbildern mit topografischen und spektralen Merkmalen, SCDUNet++-Implementierung“.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29647
2. PAWS-X Paraphrasenerkennung sprachübergreifender kontroverser Datensatz
Der Datensatz enthält 23.659 von Menschen übersetzte PAWS-Evaluierungspaare und 296.406 maschinenübersetzte Trainingspaare in sechs verschiedenen Sprachen: Französisch, Spanisch, Deutsch, Chinesisch, Japanisch und Koreanisch. Alle Übersetzungspaare sind aus Beispielen im PAWS-Wiki abgeleitet.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29264
3. CATSLU-Datensatz zum Verständnis chinesischer Audiotexte
CATSLU ist eine chinesische Stimme +NLU Ein Konversationsdatensatz zum Textverständnis. Dieser Datensatz stammt aus der 1. Herausforderung zum Verständnis gesprochener Sprache per Audiotext in China und umfasst Testdatensätze und -ergebnisse, Trainings- und Validierungsdatensätze, Baselines und Handbücher.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29764
4. Maschinen-Mindset MBTI-Maschinen-Mindset-Datensatz
Dieser Datensatz wurde vom Forschungsteam vorgeschlagen, um ein großes Sprachmodell mit verschiedenen MBTI-Geschlechtstypen zu trainieren. Die Veröffentlichung dieses Datensatzes stellt einen einzigartigen Beitrag zu den Bereichen Large Scale Language Models (LLM) und Psychologie dar.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29692
5. Alterserkennung - Gesichtserkennung Alterserkennung - Gesichtserkennungsdatensatz
Dieser Datensatz ist eine Sammlung von Bildern von Personen unterschiedlichen Alters und wurde speziell für Aufgaben zur Altersvorhersage und Gesichtserkennung entwickelt. Der Datensatz enthält verschiedene demografische Daten, Rassen und Geschlechter.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29695
6. Hauttypen-Datensatz Datensatz zu fettigen, trockenen und normalen Hauttypen
Der Datensatz enthält Bilder von fettigen, trockenen und normalen Hauttypen und kann zu Klassifizierungs- und Erkennungszwecken verwendet werden.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29718
7. KI-generierte Bilder vs. echte Bilder
Der Datensatz ist eine Sammlung von Bildern aus zwei verschiedenen Quellen: Web Scraping und KI-generierte Inhalte. Die Inhalte decken verschiedene Themen ab: Menschen, Tiere, Porträts und Landschaften.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29657
8. Beispieldaten aus dem Paper „Deep-Learning-System zur Vorhersage des Fortschreitens der diabetischen Retinopathie“
Dieser Datensatz besteht aus den Beispieldaten des Artikels „Deep Learning System for Predicting Progression Time of Diabetic Retinopathy“ und umfasst die im Artikel bereitgestellten Quelldaten und einen vom Forschungsteam in Zenodo gespeicherten Mindestdatensatz, um den Algorithmuscode des Artikels zu replizieren. Dieser Datensatz ist für wissenschaftliche Forschung und nichtkommerzielle Nutzung öffentlich verfügbar.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29716
9. 50 Arten von Autoteilen 50 Arten von Autoteilen Datensatz
Dies ist ein Datensatz mit 50 Arten von Bildern von Autoteilen. Es umfasst Trainingssatz, Testsatz und Validierungssatz. Der Validierungssatz und der Testsatz enthalten jeweils 5 Bilder aus 50 Kategorien. Die Bildgröße beträgt 224 x 224 x 3 und das Format ist .jpg. Der Datensatz enthält keine erweiterten Bilder, alle Bilder sind Originale.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29796
10. Beliebte Namen nach Geburtsjahr 1880–2022 Beliebte Namen für Menschen, die zwischen 1880 und 2022 in den Vereinigten Staaten geboren wurden
Dieser Datensatz enthält die Namen, das Geschlecht und das jeweilige Geburtsjahr von Kindern, die zwischen 1880 und 2020 in den Vereinigten Staaten geboren wurden. Der Datensatz berücksichtigt das Geburtsjahr des Kindes, das Geschlecht und die Beliebtheit des Namens, der Kindern in den Vereinigten Staaten gegeben wurde.
Direkte Verwendung:
https://hyper.ai/datasets/29784
Weitere aktualisierte Datensätze dieser Woche finden Sie unter:
WissenschaftKI Ausgewählte Fallstudien
Forscher der Technischen Universität Chengdu haben ein semantisches Segmentierungsmodell namens SCDUNet++ vorgeschlagen, das die Vorteile von Convolutional Neural Networks (CNN) und Transformer kombiniert, um die Erkennung und Extraktion von Erdrutschmerkmalen zu verbessern. Seine Leistung ist besser als die von 8 anderen Deep-Learning-Modellen wie FCN, DeepLabv3+ und Segformer. Die Ergebnisse wurden im International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation veröffentlicht.
Den vollständigen Bericht ansehen:
Die Shanghai Jiaotong University und die Tsinghua University haben gemeinsam ein Diabetes-NetzhautkomplikationenDas Frühwarnsystem DeepDR Plus kann den Verlauf einer diabetischen Retinopathie innerhalb von 5 Jahren allein auf Basis von Fundusbildern vorhersagen. Die entsprechenden Ergebnisse wurden in der Fachzeitschrift „Nature“ veröffentlicht.
Den vollständigen Bericht ansehen:
Ein Team der Akademie der Militärmedizinischen Wissenschaften hat ein Computertool namens MIDAS für die Mosaikintegration von Einzelzell-Multimodal-Omics-Daten (scMulti-omics) (d. h. verschiedene Datensätze teilen nur einige Erkennungsmodalitäten) und den Wissenstransfer vorgeschlagen. Basierend auf selbstüberwachtem Lernen und informationstheoretischen Ansätzen realisierte es zum ersten Mal allgemeine Integrationsfunktionen wie modale Ausrichtung, Datenvervollständigung und Stapelkorrektur von multimodalen Omics-Mosaikdaten einzelner Zellen und stellte damit wichtige Originaltechnologien für die Konstruktion groß angelegter Multi-Omics-Zellenkarten und die Realisierung groß angelegter Multi-Omics-Analysen und Wissenstransfers einzelner Zellen bereit. Ähnliche Ergebnisse wurden veröffentlicht inNaturbiotechnologie"Zeitschrift.
Den vollständigen Bericht ansehen:
Beliebte Enzyklopädieartikel
1. Epoche
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Hier sind Hunderte von KI-bezogenen Begriffen zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, „künstliche Intelligenz“ zu verstehen:
Das Obige ist der gesamte Inhalt der Auswahl des Herausgebers dieser Woche. Wenn Sie über Ressourcen verfügen, die Sie auf der offiziellen Website von hyper.ai veröffentlichen möchten, können Sie uns auch gerne eine Nachricht hinterlassen oder einen Artikel einreichen!
Bis nächste Woche!
Über HyperAI
HyperAI (hyper.ai) ist eine führende Community für künstliche Intelligenz und Hochleistungsrechnen in China.Wir haben uns zum Ziel gesetzt, die Infrastruktur im Bereich der Datenwissenschaft in China zu werden und inländischen Entwicklern umfangreiche und qualitativ hochwertige öffentliche Ressourcen bereitzustellen. Bisher haben wir:
* Bereitstellung von inländischen beschleunigten Download-Knoten für über 1200 öffentliche Datensätze
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* Unterstützt die Suche nach über 500 verwandten Begriffen
* Hosting der ersten vollständigen chinesischen Apache TVM-Dokumentation in China
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