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ULTRAINTERACT 数据集与 EURUS 模型：推动开源大型语言模型在推理领域的新进展在人工智能的浪潮中，大型语言模型（LLMs）已经成为推动自然语言处理技术发展的关键力量。它们在理解、生成语言以及执行复杂任务方面展现出了巨大的潜力。然而，尽管在特定领域内取得了显著进展，现有的开源LLMs在处理多样化和高难度的推理任务时，仍然难以与最前沿的专有模型相媲美。这一差距不仅限制了开源模型的应用范围，也阻碍了整个领域的发展和创新。

北大西洋横断面（ANT）项目计划North Atlantic Transect (ANT) program- **🗺️ 北大西洋横断面计划 (ANT) 概述** 北大西洋横断面计划 (ANT) 是一个由美国资助的 GEOTRACES 项目，旨在测量非洲海岸沿线的海洋化学参数。该计划收集了有关海水中的溶解氧、营养盐、碳酸盐离子、微量元素和放射性核素等数据。[来源](https://monica.im/s/CmMtFwxioE)

AMSR-E/Aqua 第 3 级全球地表土壤水分月平均值 V005 (AMSRE_AVRMO)AMSR-E/Aqua level 3 global monthly Surface Soil Moisture Averages V005 (AMSRE_AVRMO) at GES DISC

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2017-2023年 ESRI 10m 年度土地覆被图、数据集ESRI 10m 年度土地覆被图（2017-2023）土地利用和土地覆被 (LULC) 年度全球地图时间序列已更新至 v3 版，包含 2017-2023 年全球 10 米土地覆被。这些地图来自欧空局哨兵-2 10 米分辨率图像。每张地图都是全年 9 个等级的 LULC 预测值的合成，以便生成每年的代表性快照。该数据集由 Impact Observatory 生成，他们使用了数十亿人类标记的像素（由国家地理学会策划）来训练土地分类的深度学习模型。全球地图是将该模型应用于行星计算机上的哨兵-2 年度场景集合

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李飞飞团队 AI4S 最新洞察：16 项创新技术汇总，覆盖生物/材料/医疗/问诊……不久前，斯坦福大学 Human-Center Artificial Intelligence (HAI) 研究中心重磅发布了《2024年人工智能指数报告》。作为斯坦福 HAI 的第七部力作，这份报告长达 502 页，全面追踪了 2023 年全球人工智能的发展趋势。相比往年，扩大了研究范围，涵盖了 AI 技术、公众对 AI 技术的看法以及围绕其发展的政治动态等基本趋势，并对未来的 AI 发展趋势进行了预测。

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计算机视觉——手机目标检测数据集这是一个手机目标检测的数据集，数据集的标注工具是labelimg,数据格式是voc格式，要训练yolo模型的话，可以使用脚本改成txt格式，数据集标注了手机，标签名：telephone,数据集总共有1960张，有一部分是直实数据，有一部分是是真实数据。数据集地址：https://download.csdn.net/download/matt45m/89136478

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SUPS：一种用于自动驾驶的仿真地下泊车场景数据集本文介绍了SUPS：一种用于自动驾驶的仿真地下泊车场景数据集。随着自动驾驶的范围扩大，自动地下泊车引起了人们极大的关注。自动驾驶汽车应该获取环境信息、跟踪其位置，并且构建可靠的场景地图。主流解决方案包括经过良好训练的神经网络以及同时定位和见图（SLAM）方法，这些方法需要大量精心标注的图像和多个传感器估计值。然而，缺少具有多个传感器和良好标注图像的地下泊车场景数据集，这些数据集支持SLAM任务和感知任务，例如语义分割和库位检测。在本文中，我们提出了SUPS，这是一种用于地下自动泊车的仿真数据集，其支持使用

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