Weekly Editor's Selection | 大規模モデルには独自の MBTI データセットがあり、成都理工大学は地滑りマッピング用の SCDUNet++ モデルを構築
地滑りは最も一般的な自然災害の 1 つであり、多くの場合、地震や降雨によって引き起こされますが、地震によって引き起こされる地滑りによって引き起こされる被害は、地震そのものによって引き起こされる被害よりも深刻になる場合があります。この目的を達成するために、成都理工大学は、地滑り調査と地図作成のための SCDUNet++ モデルを構築しました。地質災害の防止に貢献します。
研究事例とそのデータセットは、hyper.ai 公式 Web サイトから閲覧およびダウンロードできます。
2 月 26 日から 3 月 1 日までの hyper.ai 公式 Web サイトの更新の概要:
* 高品質の公開データセット: 10
※AI4S紙ケース：3枚
* 人気のある百科事典のエントリ: 10
公式ウェブサイトにアクセスしてください:ハイパーアイ
公開データセットの選択
1. SCDUNet++ は、地滑りマッピング データ セットにマルチチャネル リモート センシング データを使用します。
このリポジトリは、論文「地形とスペクトル特性を備えたリモート センシング画像を使用した深層転移学習のハイブリッド CNN-Transformer ネットワークと SCDUNet++ 実装に基づく地滑りマッピング」の公式実装データセットです。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29647
2. PAWS-X 言い換え認識異言語敵対データセット
このデータセットには、フランス語、スペイン語、ドイツ語、中国語、日本語、韓国語の 6 つの言語で人間が翻訳した 23,659 個の PAWS 評価ペアと、機械翻訳された 296,406 個のトレーニング ペアが含まれています。すべての翻訳ペアは PAWS-Wiki の例から派生しています。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29264
3. CATSLU 中国語音声テキスト音声言語理解データセット
CATSLU は中国語の音声 +NLU テキスト理解のための会話データセット。このデータセットは、第 1 回中国語音声テキスト音声理解チャレンジからのもので、テスト データセットと結果、トレーニングと検証のデータセット、ベースライン、およびマニュアルが含まれています。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29764
4. マシンマインドセット MBTI マシン思考データセット
このデータセットは、さまざまな MBTI 性別タイプで大規模な言語モデルをトレーニングするために、研究チームによって構築されました。このデータセットのリリースは、大規模言語モデリング (LLM) と心理学の分野に独自の貢献をもたらします。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29692
5. 年齢検出・顔認識 年齢検出・顔認識データセット
このデータセットは、さまざまな年齢層の人々からの画像のコレクションであり、特に年齢予測と顔認識タスクのために設計されています。データセットには、多様な人口統計、人種、性別が含まれています。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29695
6. 肌タイプのデータセット 脂性肌、乾燥肌、普通肌タイプのデータセット
このデータセットには、脂性肌、乾燥肌、および正常な肌タイプの画像が含まれており、分類と検出の目的で使用できます。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29718
7. AI 生成画像と実際の画像の比較
このデータセットは、Web スクレイピングと AI 生成コンテンツという 2 つの異なるソースからの画像のコレクションです。コンテンツには、人物、動物、ポートレート、風景など、さまざまなトピックが含まれています。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29657
8. 論文「糖尿病性網膜症の進行時間を予測するための深層学習システム」のデータ例
このデータセットは、論文「糖尿病性網膜症の進行時間を予測するための深層学習システム」のサンプルデータであり、論文で提供されたソースデータと、アルゴリズムコードを複製するために研究チームによって Zenodo に保存された最小限のデータセットが含まれています。紙。このデータセットは、科学研究および非営利目的で公開されています。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29716
9. 50種類の自動車部品 50種類の自動車部品データセット
50種類の自動車部品画像のデータセットです。これには、トレーニング セット、テスト セット、検証セットが含まれます。検証セットとテスト セットには、それぞれ 50 カテゴリの 5 つの画像があります。画像サイズは 224 X 224 X 3、形式は .jpg です。データセットには拡張された画像はなく、すべての画像がオリジナルです。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29796
10. 1880年から2022年までの誕生年別の人気の名前 1880年から2022年までに米国で生まれた人々の人気の名前
このデータセットには、1880 年から 2020 年までの特定の年に米国で生まれた子供の名前、性別、名前が含まれています。このデータセットでは、子供の誕生年、性別、米国における子供の名付けの人気が考慮されています。
直接使用します:
https://hyper.ai/datasets/29784
今週更新されたその他のデータセットについては、次のサイトをご覧ください。:
サイエンスAI 厳選された紙ケース
1. 転移学習はとても役立ちます!成都理工大学、地滑り調査と地図作成のための SCDUNet++ モデルを構築
成都理工大学の研究者は、SCDUNet++ と呼ばれるセマンティック セグメンテーション モデルを提案しました。これは、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) と Transformer の利点を組み合わせて、地滑り特徴の認識と抽出を強化し、そのパフォーマンスは FCN、DeepLabv3+、Segformer などよりも優れています。 8つのディープラーニングモデル。成果は「International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation」に掲載された。
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2. 上海交通大学と清華大学は、眼底画像のみで5年以内の糖尿病網膜症の進行を予測できるDeepDR Plusを共同リリースした。
上海交通大学と清華大学は共同で、時系列画像シーケンスの深層学習に基づく糖尿病診断システムを構築した。網膜合併症早期警告システム DeepDR Plus は、眼底画像のみに基づいて 5 年以内の糖尿病網膜症の進行を予測できます。関連する結果は雑誌「Nature」に掲載されました。
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3. 独自の研究開発！軍事医学研究所チームは、単一細胞マルチオミクスデータのモザイク統合に使用できる MIDAS を提案しました
軍事医学アカデミーのチームは、自己ベースの単一細胞マルチモーダル オミクス (scMulti-omics) データ (つまり、異なるデータ セットは一部の検出モダリティのみを共有する) のモザイク統合と知識移行のためのコンピューティング ツール MIDAS を提案しました。 -教師あり学習（自己教師あり学習）と情報理論的アプローチ（情報理論的アプローチ）により、モーダルアライメント、データ補完、バッチ補正、その他の単一細胞マルチオミックスモザイクの一般的な統合機能を初めて実現します。大規模マルチオミクス細胞アトラス、大規模単一細胞マルチオミクス解析および知識伝達は、重要な独自技術を提供します。関連する結果は「」に掲載されています。ネイチャーバイオテクノロジー"ジャーナル。
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人気のある百科事典の項目を厳選
1. エポック
2. クラス境界クラス境界
3. コンセプトドリフト
4. トランスモデル
5. カーネルヒルベルト空間の再現
ここには何百もの AI 関連の用語がまとめられており、ここで「人工知能」を理解することができます。
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また来週お会いしましょう！
HyperAIについて Hyper.ai
HyperAI（hyper.ai）は、中国をリードする人工知能とハイパフォーマンス・コンピューティングのコミュニティである。国内データサイエンス分野のインフラとなり、国内開発者に豊富で質の高い公共リソースを提供することに注力しています。
* 1,200 を超える公開データセットに対して国内の高速ダウンロード ノードを提供
* 300 以上の古典的で人気のあるオンライン チュートリアルが含まれています
* 100 以上の AI4Science 論文ケースを解釈
* 500 以上の関連用語クエリをサポート
*Apache TVM の最初の完全な中国語ドキュメントを中国でホストします
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