医药合成领域多模态数据集
时间: 2024-06-08 12:04:20 浏览: 16
医药合成领域的多模态数据集是指包含多种类型数据的数据集,如化合物结构、反应条件、反应产物等。这些数据集通常用于支持机器学习算法在医药合成领域的应用,如预测合成路径、优化反应条件等。目前已经有一些公开的医药合成领域多模态数据集,例如USPTO数据库中的MoleculeNet数据集、University of California, Irvine提供的Malaria数据集等。这些数据集包含了丰富的化学信息和反应信息,可用于训练和评估机器学习模型。同时,这些数据集也是医药化学领域的重要资源,可以帮助研究人员更好地理解化学反应规律,推进新药研发进程。
相关问题
人工客服的多模态数据集
根据我的了解,目前已经有一些人工客服的多模态数据集被公开。以下是其中两个比较知名的数据集:
1. MMD(Multi-Modal Dialogue)数据集:该数据集由微软亚洲研究院发布,包含了来自真实人工客服对话的多模态数据,包括文本、音频和视频。数据集中的对话主要涉及到客户的问题咨询和客服的回答,涵盖了多个领域,如电商、旅游、金融等。该数据集可以用于多模态对话系统的研究和开发。
2. MultiWOZ数据集:该数据集由剑桥大学发布,包含了来自人工客服对话的多轮对话数据,涉及到餐厅预订、酒店预订、景点推荐等多个领域。数据集中的对话包含了文本、音频和视频等多种模态,可以用于多模态对话系统的研究和评估。
以上是我了解到的两个人工客服的多模态数据集,希望能对您有所帮助。
乳腺多模态数据集超声
乳腺多模态数据集超声是一种用于乳腺癌研究的数据集,它包含了多种不同模态的图像数据,其中包括超声图像。这个数据集的目的是为了帮助医学研究人员和医生更好地理解和诊断乳腺癌。
乳腺多模态数据集超声通常包含了来自不同患者的乳腺超声图像,这些图像可以通过不同的扫描方式和参数获得。这些超声图像可以提供关于乳腺组织结构、异常区域和肿瘤等信息。
通过对乳腺多模态数据集超声的分析和研究,医学研究人员可以探索不同模态图像之间的关联性,进一步提高乳腺癌的诊断准确性和治疗效果。此外,这个数据集还可以用于开发和评估乳腺癌诊断算法和人工智能模型。
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