CMU-MOSEI数据集是自然语言处理和人工智能领域的一个重要资源，主要用于情感分析的研究和应用。它是由卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University，简称CMU）的研究人员创建的，MOSEI是Multimodal Opinion, Sentiment, and Emotion Intensity的缩写，意味着该数据集包含了多模态的意见、情感和情感强度信息。 该数据集的独特之处在于它不仅包含了文本信息，还包括语音的音调、语速、强度等声音特征，以及视频中的面部表情和肢体动作等视觉信息。这种多模态的数据特性使得MOSEI成为研究者们进行深度学习和机器学习，特别是跨模态情感分析的理想选择。 MOSEI数据集覆盖了多种类型的情感表达，包括积极、消极、中性以及更细微的情绪差异。情感强度的量化也是其特色之一，数据集通过0到5的评分系统标记了情感的强度，使得研究者可以不仅仅研究情感的类别，还可以研究情感的强弱程度。 在数据集的构建过程中，研究人员录制了大量视频，然后邀请了专业的标注者对这些视频中的话语进行情感分析和评分。这个过程涉及到声音和视觉信号的自动检测以及语言内容的语义理解，对人工智能算法的识别能力和语义分析能力提出了挑战。 由于数据集的规模较大，并且涵盖了复杂的情感表达模式，它成为了人工智能领域内进行情感分析研究的重要基准数据集。研究者可以使用MOSEI进行单模态或多模态的情感分析任务，比如情感分类、情感强度预测、跨模态情感同步分析等。 使用MOSEI数据集进行研究时，研究者可以采用深度学习的最新技术，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Transformer模型等，来处理和分析文本、音频和视频数据。此外，多模态学习方法如early fusion、late fusion、以及多模态融合网络等也被广泛应用于处理MOSEI数据集，以期达到更好的情感分析效果。 MOSEI数据集的推出，极大促进了自然语言处理、计算机视觉和语音处理等多个领域的交叉融合研究。它不仅为研究情感分析的学者提供了宝贵的资源，也为开发更加智能和人性化的交互系统奠定了基础。通过这些研究，未来的机器人和智能助手将更加理解用户的情感状态，并作出更合适的反应。 随着人工智能技术的不断进步，CMU-MOSEI数据集也在不断更新和扩充，其在情感分析领域的重要性日益凸显，成为了推动该领域研究不断向前发展的关键力量。通过这个数据集，研究者们可以不断探索新的算法，以期达到更准确、更快速的情感识别和分析。

以下是对原资源文件介绍的另一种表述： "我们整理了一个堪称史上最全面的人脸数据集，这是我在毕业设计阶段针对人脸识别研究而精心收集的。该数据集包含多个知名的人脸库，如ORL、Yale、AT&T和MIT。其中，ORL库拥有多种尺寸的bmp和pgm格式人脸图像，共计1200幅；Yale库则包含了15个人的11幅bmp格式人脸图像，每幅图像尺寸为100100；MIT库更是囊括了2706幅bmp格式的人脸图像和4381幅非人脸图像，所有图像均为2020尺寸。如此丰富的人脸数据集，无疑将对您

卡内基梅隆大学本科生课程CS 15112 的大作业之一，500行编写的俄罗斯方块代码。能够实现所有的俄罗斯方块功能。

CMU 15-445/645(FALL 2022) slides and notes

PIE FACE 数据库用于计算机视觉中的人脸识别，多姿态，多角度，有不同光照

数据库和分布式系统 数据库与分布式系统学习资料总结，有缘人进来点个星星，祝您一生平安靴靴。 数据库系统简介（2019年秋季） 高级数据库系统（2020年Spring） 这个repo中的CMU-15-721包含了每一个课堂的幻灯片，我的课堂笔记以及每堂课必读的论文 分布式系统 接下来的计划应该就是上这门课，写SimpleDB SIMD 容灾相关 推出是15-721第一门课要求读的论文，发现了新SQL的特性和HTAP是趋势 数据库入门必备，让您对关系型数据库有一个整体架构的理解。 首先多种并发控制策略在多核CPU下的性能指标 Andy口中世界上南波万的关于MVCC的paper ..读就完事了 列式数据库的综述论文，87页 方法化执行引擎和编译执行引擎的简单介绍 skipList 特里树 板蓝根 B / B +树 LSM树 红黑树 咆哮的位图 位图 参考BitSet写的一个很弱智的位图 快取

jar包，官方版本，自测可用

如果要查找初始项目代码，请参考我的。 PS：我的最初提交是在完成lab1之后提交的。 如果要从头开始，只需删除相应cpp文件中的所有功能主体即可。 CMU15-445的项目文件夹 项目1 项目二 专案3 专案4

CMU Frontal Face Images Dataset 是一个用于人脸识别和身份鉴定的图像数据集，包含 511 个闭合的人脸图像，其中有 130 个是正面的人脸图像，所有图片均为黑白的 GIF 格式。 CMU – MIT Dataset 由卡内基·梅隆大学和麻省理工学院于 2016 年联合发布。

CMU 是根据维基百科文章的难度分级，人工制作的真实问答对数据集。 该数据集由卡内基·梅隆大学于 2010 年发布，相关论文有《Question Generation as a Competitive Undergraduate Course Project》。