陶器陶瓷盘子缺陷检测是一个应用计算机视觉技术对陶器表面进行自动检测并识别缺陷的项目。一个关键的步骤就是建立和完善一个质量高的缺陷检测数据集，它需要包含大量的标注图片来训练和测试深度学习模型。数据集格式通常采用Pascal VOC和YOLO格式，这两种格式在机器学习和计算机视觉领域里非常流行。 Pascal VOC格式是一种广泛使用的数据集格式，其中包含了用于目标检测、分割和分类任务的标注信息。在目标检测任务中，Pascal VOC格式通常会用XML文件对图片中的目标进行描述，包括目标的类别、位置坐标等。这些XML文件详细记录了每个目标对象的边界框（bounding box）的位置信息，通常包括目标的左上角和右下角坐标。 YOLO（You Only Look Once）格式是一种用于实时目标检测系统的格式，它将目标检测任务转换为一个回归问题，可以在一张图片中直接预测边界框和类别概率。YOLO格式通常使用文本文件（txt文件）来存储标注信息，每个目标对象通常用一行来表示，包含类别索引和中心点坐标以及宽高信息。 本数据集包含了1399张图片，涵盖了三种不同的缺陷类别：孔洞、裂纹和缺口。每个缺陷类别都通过矩形框进行标注，其中孔洞类别的框数最多，为999个；裂纹的框数为206个；缺口的框数为1173个。总共标注了2378个框。数据集的图片和标注文件是分开的，图片文件为jpg格式，对应的标注文件有VOC格式的xml文件和YOLO格式的txt文件。 在构建数据集时，使用了标注工具labelImg，它是一款广泛使用的标注软件，尤其在目标检测领域很受欢迎，能够方便地帮助标注人员对图片进行手动标注，包括画出目标的边界框，并为每个框指定类别。 需要注意的是，虽然本数据集提供了高质量的图片和准确的标注信息，但数据集的提供方并不对由此训练得到的模型的性能或精度提供保证。因此，在使用这个数据集进行模型训练时，使用者需要注意可能存在的模型性能问题。此外，数据集的标注类别顺序与YOLO格式中的类别顺序可能不一致，具体的顺序则以数据集中的labels文件夹内的classes.txt文件为准。 在实际应用中，开发团队会使用这样的数据集对计算机视觉系统进行训练，以实现在生产线上的实时检测，从而确保产品的质量并减少人为缺陷检测的错误。通过这样的自动化检测流程，可以大幅提高效率和精确度，进而提升整体的生产质量。

内容概要：本文介绍了一种基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态(SOH)估计方法。首先，从放电电压最低点时间、平均放电电压和平均放电温度三个方面提取间接健康因子。接着，构建了一个CNN-LSTM联合模型来评估锂电池的健康状态，并利用NASA卓越预测中心的数据集(B0005、B0006)进行了验证。实验结果显示，该方法具有较高的估计精度，特别是在电池容量衰减到80%以下时，能够准确捕捉关键拐点。此外，文中详细介绍了数据预处理、模型架构设计以及训练过程中的一些优化技巧，如早停机制、回调函数设置等。 适合人群：从事电池管理系统研究、机器学习应用开发的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要对锂离子电池健康状态进行精准评估的应用场景，如电动汽车、储能系统等领域。目标是提高电池管理系统的可靠性和安全性，延长电池使用寿命。 其他说明：文中提供的代码实现了完整的SOH估计流程，包括数据预处理、模型训练和结果可视化。特别提到，在模型中加入TimeDistributed层可以进一步提升准确率，但会增加计算成本。

基于CNN-LSTM算法的锂离子电池健康状态SOH精确估计：融合间接健康因子与NASA数据集的验证,基于CNN-LSTM的的锂离子电池健康状态SOH估计； 主要算法如下: 1、首先提取放电电压最低点时间 平均放电电压 平均放电温度作为锂电池间接健康因子； 2、然后建立CNN-LSTM联合模型的SOH锂电池健康状态评估模型。 3、最后 NASA 卓越预测中心的锂电池数据集 B0005、B0006对提出的方法进行验证，输出绘图和参数，代码可自动在文件夹下存高清图。 程序具有良好的估计精度 ,核心关键词： 基于CNN-LSTM的SOH估计; 锂离子电池; 间接健康因子; 放电电压; 放电时间; 平均放电电压; 平均放电温度; 锂电池健康状态评估模型; NASA卓越预测中心; 锂电池数据集B0005, B0006。,基于CNN-LSTM的锂离子电池SOH估计模型研究

这个数据集是为“亚马逊机器学习挑战赛 2025”准备的，旨在帮助参赛者构建用于预测产品价格的机器学习模型。数据集包含了大量电商产品的详细信息，每条数据记录都对应一个具体的产品。其中涵盖了多种不同类型的产品，这些产品来自不同的品牌，具有各种各样的规格和特征。 数据集中包含了丰富的字段，用于描述产品的各个方面。例如，有关于品牌的信息，品牌在产品定价中往往起着关键作用，不同品牌的同一类型产品可能会因为品牌知名度、品牌形象等因素而价格差异较大。还有产品的规格参数，如尺寸、容量、性能指标等，这些规格是影响产品价格的重要因素之一，通常规格更高的产品价格也会相对更高。 此外，数据集中还可能包含了产品的销售数量、库存数量等信息，这些信息能够反映出产品的市场需求情况，对于定价也有一定的参考价值。通过这些丰富且多维度的数据，参赛者可以对产品进行全面的分析，挖掘出产品属性与价格之间的复杂关系，进而构建出能够准确预测产品价格的机器学习模型，为电商企业制定合理的定价策略提供有力支持。 不过，需要注意的是，由于数据集来源于电商平台，数据可能存在一定的噪声和不一致性，参赛者在使用数据时可能需要进行数据清洗、预处理等操作，以确保数据的质量，从而提高模型的准确性和可靠性。

在中医学中，观察舌头的形态和颜色是诊断健康状况的重要方法之一。通过对舌象特征的分析，医生可以对患者的内脏器官功能、气血状况以及病理变化有一个初步的判断。然而，传统的舌诊依赖于医生的经验和主观判断，缺乏统一的标准和客观的量化指标。为了提高舌诊的准确性和标准化程度，研究者们开始利用计算机视觉技术来实现舌象特征的自动化识别和分析。 第58期Tongue Dataset就是这样一个目标检测数据集，它旨在收集和整理大量的舌部图像，并对其中的特征进行标注，以供机器学习和深度学习模型进行训练和测试。数据集包含了各种舌头的图片，这些图片涵盖了不同年龄、性别和种族的人群，以及各种健康状态下的舌象。图片中的舌头可能表现出正常状态，也可能反映出某些疾病的症状。 该数据集的构建对于推动中医学的现代化和国际化具有重要意义。它能够为研究者提供一个标准化的数据平台，以便他们开发出能够辅助医生进行舌诊的智能分析系统。通过机器学习模型的训练，可以帮助中医学界制定出更加客观和精确的舌诊标准，减少诊断误差，提高诊断效率。此外，由于数据集中的图像经过了精心的标注，研究人员还可以从中提取出更多的特征信息，进行更深入的研究和探索，比如舌体形态学的定量分析、舌苔颜色的定量化描述等。 利用第58期Tongue Dataset，研究者可以使用各种目标检测算法来识别和定位舌图中的关键特征区域，如舌体、舌边、舌苔等。这些算法包括但不限于基于传统机器学习的方法，如支持向量机（SVM）、随机森林、以及基于深度学习的方法，如卷积神经网络（CNN）。通过对数据集的分析和模型的训练，研究者可以开发出能够自动识别和分类舌象特征的算法，甚至预测可能的健康风险和疾病状况。 数据集的标签系统也是非常关键的一部分，它需要详尽地描述舌头图像中的每一个特征，包括舌色、舌质、舌苔、裂纹、齿痕等信息。标签的准确性直接影响到机器学习模型的训练效果。因此，构建这样一套标签系统需要医学专家和数据科学家之间的紧密合作，确保每个标签都符合医学诊断的标准。 数据集对于促进跨学科研究也具有重要作用。它可以让计算机科学家与中医学家共同合作，不仅在技术上推动中医学的发展，还能在理念上促进医学的融合和创新。通过数据集的广泛应用，未来或许能够实现更多基于图像分析的辅助诊断工具，提高全球医疗服务的水平。 此外，随着人工智能技术的发展，第58期Tongue Dataset还有可能被扩展到更多与健康相关的领域，比如口腔医学、营养学、甚至是心理学。通过分析舌头图像，未来或许能够发现与人体健康相关的更多隐性指标。 第58期Tongue Dataset是一个极具创新性和应用前景的数据集，它的出现不仅能够促进中医学的发展，还能够推动医学技术的跨学科融合，对全球医疗健康事业产生深远的影响。

此数据集包括以下五种舌象特征类别，均经过专业中医进行标记： ①Mirror-Approximated； ②Thin-White； ③White-Greasy； ④Yellow-Greasy； ⑤Grey-Black。 文件标记均为VOC格式，共1472张舌象采集图片，包含训练集941张、验证集236张、测试集295张。 舌象特征数据集是一个专业中医领域内用于图像识别研究的重要资源，它涉及到中医诊断学中关于舌诊的一部分。舌诊是中医通过观察舌头的形态、颜色、舌苔等特征来辅助诊断疾病的一种方法。这个数据集由专业中医对舌象特征进行了细致的划分和标记，涵盖了五种不同的舌象特征类别，分别是Mirror-Approximated、Thin-White、White-Greasy、Yellow-Greasy和Grey-Black。 Mirror-Approximated指的是舌面光滑，缺乏应有的皱纹，通常与某些消化系统疾病相关。Thin-White舌象可能与气血不足或身体功能减退有关。White-Greasy舌苔通常表示体内有湿气或消化功能减弱。Yellow-Greasy舌苔可能暗示体内有湿热或炎症存在。Grey-Black舌苔则可能指出严重的体内寒湿或内脏功能严重失调。 数据集中的每一张舌象图片均以VOC（Visual Object Classes）格式进行标记，这是一种常用于图像识别任务的数据格式，包含了图像中每个对象的位置、大小和类别等信息。在机器学习和计算机视觉领域，VOC格式广泛应用于对象检测和图像分割任务。 本数据集共包含了1472张高清的舌象采集图片，其中941张作为训练集，236张作为验证集，295张作为测试集。训练集用于模型学习和优化，验证集用于对模型进行初步评估和调整参数，测试集则用于最终检验模型的性能和泛化能力。这样分配数据集可以帮助研究人员更好地训练模型，并确保其在未见过的数据上的表现。 对于数据集的使用，研究人员可以利用图像处理技术和机器学习算法，比如卷积神经网络（CNN）等，来自动识别和分类不同的舌象特征。这样的研究有助于提高中医诊断的精确度和效率，同时也为现代医学提供了辅助诊断的新思路和工具。 此外，此类数据集的开发也促进了跨学科合作，即传统中医与现代计算机科学的结合，推动了医学信息化和智能化的发展。在实际应用中，这一技术可以帮助医生更快地识别疾病，也可以用于健康监测和疾病预防，具有很高的实用价值和研究意义。 随着人工智能和大数据技术的不断进步，我们可以期待在未来的医疗领域中，像舌象特征这样的传统诊断方法能够得到更广泛的重视和应用，也有可能结合现代医学知识，为人类健康贡献新的力量。

在IT领域，尤其是在医疗影像分析和机器学习应用中，数据集是至关重要的资源。"医学图像身体部位X影像数据集"是一个专为研究和开发设计的宝贵资源，它包含了大量来自人体不同部位的X光图像。这样的数据集对于训练和测试计算机算法，如深度学习模型，以自动识别和分析医疗影像中的异常具有重要意义。 我们来深入了解一下X光成像技术。X射线是一种电磁波，其波长较短，能量较高，能够穿透人体的某些组织，但会被密度较高的物质如骨骼吸收。因此，当X射线通过人体时，不同的组织会在胶片或数字探测器上留下不同程度的影像，形成黑白对比强烈的图像。在医学中，X光成像常用于诊断骨折、肺炎、肺结核、心脏肥大等疾病。 这个数据集的多样性和全面性是其价值所在。它涵盖了多个身体部位，可能包括但不限于胸部（用于检查肺部和心脏）、腹部（用于检查消化系统和泌尿系统）、骨骼（如手部、足部、脊柱等）以及关节（如膝关节、肩关节）。每一张X光图片都可能提供了对特定疾病或状况的视觉证据，为研究人员提供了一手资料。 在机器学习的角度看，这个数据集可用于训练卷积神经网络（CNNs）等模型进行图像分类和识别任务。例如，一个CNN可以被训练去区分正常和异常的肺部X光图像，帮助早期发现肺炎或肺癌。此外，通过深度学习，模型还可以学习到不同身体部位的特征，实现自动定位和分割，从而辅助医生进行更准确的诊断。 为了充分利用这个数据集，需要进行预处理步骤，包括图像增强（如翻转、旋转、缩放等）、归一化（确保所有图像的像素值在相同范围内），以及标注（为每个图像分配相应的类别标签，如“肺部”、“骨骼”等）。然后，可以采用交叉验证或分层采样方法来构建训练、验证和测试集，以评估模型的泛化能力。 在实际应用中，这样的模型可以集成到医疗信息系统中，帮助医生快速筛查大量影像，减轻工作负担，同时提高诊断效率和准确性。然而，需要注意的是，任何AI系统都不能替代医生的专业判断，它们只能作为辅助工具，提供决策支持。 “医学图像身体部位X影像数据集”是一个宝贵的资源，对于推动医疗影像分析的进步，尤其是利用人工智能进行疾病检测和诊断，具有不可估量的价值。它需要结合专业的医学知识和先进的计算技术，才能充分发挥其潜力，为人类健康事业做出贡献。

建筑物渗水漏水痕迹检测是建筑维护和安全评估的重要组成部分。准确识别和定位建筑物中的渗漏问题对于预防建筑结构损伤和延长建筑物使用寿命至关重要。随着人工智能和机器学习技术的发展，图像识别技术在建筑物渗水漏水痕迹检测中扮演了越来越重要的角色。 本数据集包含了1062张用于训练和测试的建筑物渗水漏水痕迹图像，这些图像均以VOC+YOLO格式进行标注。具体地，数据集分为两部分：一部分是未经处理的原始图像，另一部分则是经过增强处理的图像，增强处理可能是为了适应不同光照条件、视角变化或提高模型的泛化能力。 VOC格式是Pascal Visual Object Classes的缩写，是一种广泛应用于计算机视觉领域的数据集格式。它不仅包含图像文件，还配套相应的XML标注文件，用于详细描述图像中的对象位置和类别等信息。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，YOLO格式通常包括文本文件，记录了每个目标的类别和位置信息，通常格式为“类别 纵坐标 中心点横坐标 宽度 高度”。 本数据集共包括1062张jpg格式的图片和对应的1062个XML标注文件以及1062个YOLO格式的标注文件，标注类别数为1，类别名称为“water”。对于标注工具，本数据集使用了labelImg工具进行标注。在标注规则上，根据类别名称“water”进行矩形框的绘制，用以标出渗水漏水的具体位置。 数据集的标注工作遵循了明确的规则和方法，确保了标注的准确性和一致性。在每个标注文件中，图像中的渗水漏水痕迹都被明确地标记出来，并记录了相应的坐标和尺寸信息。这对于训练深度学习模型来说至关重要，因为模型的准确性和可靠性在很大程度上依赖于数据质量和标注的精确性。 重要说明部分，数据集提供者指出，他们不对利用此数据集训练出的模型或权重文件的精度作任何保证。这意味着数据集的使用者在使用前应当了解，数据集的质量虽然得到了保证，但模型的最终性能还需通过进一步的实验和调优来验证。此外，数据集的提供者也提到，本数据集中的标注类别顺序不同于YOLO格式的类别顺序，YOLO格式中的类别顺序需要参照一个名为classes.txt的文件来确定。 该数据集是为机器学习任务提供了一个标准化且经过合理标注的图像资源，有助于相关领域的研究者和工程师开发和训练更准确的渗水漏水检测模型。使用此类数据集进行训练，可以有效提升建筑物渗水漏水的检测能力，对于保障建筑物的安全和延长其使用寿命具有实际意义。

篇章级事件抽取 篇章级事件抽取任务采用DuEE-fin数据集，包含13个事件类型的1.17万个篇章。数据集分为以下5个部分： 事件类型约束：共定义了13个事件类型及其对应的92个论元角色类别。 训练集：约7000个篇章，包含其中对应的事件类型、论元及其角色，用于竞赛模型训练。 验证集：约1200个篇章，包含其中对应的事件类型、论元及其角色，用于竞赛模型训练和参数调试。 测试集：约3500个篇章，不包含篇章对应的事件类型、论元及其角色。该数据用于作为最终的系统效果评估。 注：另外为了防止针对测试集的调试，数据中将会额外加入混淆数据。