⁣
📰 高质量数据集典型案例 | 跨领域合成图文高质量数据集

随着行业对高质量数据集的需求不断增加，构建跨领域合成图文高质量数据集平台成为了重要任务。该平台以“数据元件”为核心，旨在解决行业在数据汇聚和加工方面的难题，推动行业整体发展。通过大数据和大模型技术，该平台实现了自动化、规模化的数据处理能力，能够每日处理超过150000条数据，具备国际先进水平。

不仅如此，该平台还致力于打造多模态、高知识密度的跨领域数据集，已覆盖100余个应用场景，服务于交通、物流、城市治理等多个行业。通过建立高质量数据集标准化体系，协同业内专家和机构，推动行业标准的制定与实施，进一步促进数据集的质量与应用。

创新点方面，该项目引入了多项前沿技术，包括高质量数据集预处理技术和自适应加工技术，确保数据的安全性和高适配性，为人工智能的发展和数字化转型提供了强有力的支持。这些努力都为国家重大战略布局的落实奠定了基础。

🏷️ #高质量数据集 #多模态 #数据处理 #标准化体系 #人工智能

🔗 原文链接

⁣
📰 “全国作物病虫草——农药多模态植物保护高质量数据集”获国家首批高质量数据集建设先行先试项目

近日，贵州大学牵头申报的“全国作物病虫草－农药多模态植物保护高质量数据集”获国家首批高质量数据集建设先行先试项目，成为全国农业领域六个试点之一。这一成果填补了我国在农业植保高质量数据集建设领域的空白，使贵州大学成为植物保护数据要素化改革的领跑者。

随着人工智能的发展，高质量数据集成为应用的“新基建”。国家数据局在全国范围内启动高质量数据集建设先行先试工作，贵州大学与十所顶尖高校联合，协同开展多模态植物保护数据集建设，解决数据匮乏与孤岛问题。

项目一期投资0.9亿元，目标是构建一个高质量多模态植物保护数据服务平台，赋能智慧植保，推动人工智能在植保行业的应用。贵州大学将继续与国内外农业高校和科研机构合作，共建共享国家级多模态植保数据集，为我国粮食安全和农业可持续发展贡献力量。

🏷️ #贵州大学 #植物保护 #高质量数据集 #人工智能 #农业可持续

🔗 原文链接

⁣
📰 江苏发布首批高质量数据集重点领域建设清单

江苏近日发布了首批高质量数据集重点领域建设清单，旨在通过搭建高质量数据集“创新场景”，推动人工智能大模型技术的创新与应用。这些数据集覆盖了工业制造、交通运输、医疗健康等16个重点领域，此外还包括通用大模型、数据跨境等其他领域，展现了江苏在数据建设上的积极探索。

以医疗健康领域为例，卫生健康信息数据集整合了多项医疗和公共卫生功能，将为卫生健康分析、疾病监测、临床决策等提供重要支持。在城市治理方面，低空经济影像数据集将助力危险建筑识别和路况预测，提升治理精细化水平。同时，人力资源社会保障行业数据集将为公共服务提供精准支持，推动社会保障信息的有效利用。

首批建设清单的发布，预计将加速江苏相关领域高质量数据集的开放与共享，赋能交通、医疗、教育等行业的大模型训练与应用，进一步促进江苏经济社会的高质量发展。这一系列措施不仅有助于提升行业效率，也将切实改善百姓生活，提高群众的幸福指数。

🏷️ #高质量数据集 #人工智能 #医疗健康 #城市治理 #社会保障

🔗 原文链接