📢 Google I/O 2024 Keynote 主题演讲将于 5 月 15 日（下周三）凌晨 1 点举行，届时 HyperAI超神经会在视频号和 B 站实时转播，立即预约不错过↓
直播结束后还有为大家总结的「太长不看版」会议 Highlights！记得关注公众号，获得一手信息！
5 月 6 日-5 月 10 日，hyper.ai 官网更新速览：
* 优质公共数据集：10 个
* 优质教程精选：3 个
* 社区文章精选：6 篇
* 热门百科词条：5 条
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公共数据集精选
1. MUSTARDSAUCE 数学定理问题数据集
MUSTARDSAUCE 的数据包括了数学应用题和定理证明题，涵盖了从小学到高等教育阶段的难度分级。题目的推理步数随着题目难度的增长而增长，最难的题目需要 30 步左右的求解步骤。
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2. VisA 工业视觉异常检测数据集
VisA 数据集是用于异常检测和分割的 SPot-the-Difference 自监督预训练数据集。包含 12 个子集，对应 12 个不同的对象。有 10,821 张图像，其中 9,621 个正常样本和 1,200 个异常样本。
直接使用：https://go.hyper.ai/IdZr5
3. Michelin Guide Restaurants 米其林餐厅数据集
该数据集包含餐厅列表以及根据米其林餐厅指南整理的其他详细信息（例如地址、价格范围、美食类型、经度、纬度等）。具体来讲，包含了米其林 3 星、 2 星、 1 星、 Bib Gourmand 以及 Green Star 餐厅，这份餐厅列表将展示米其林餐厅的地址 (Address）、价格范围 (Price）、菜系类型 (Cuisine) 等信息。
直接使用：https://go.hyper.ai/HNQAy
4. 欧洲 515K 条酒店点评数据集
该数据集包含欧洲 1,493 家豪华酒店的超 51 万条客户评论和评分，同时还提供酒店的地理位置以供进一步分析。数据是从 Booking 网站上抓取的。
直接使用：https://go.hyper.ai/gwsIs
5. Geolocation-food 菜肴食品图像数据集
该数据集选取了 6 个地区，共 117,504 张菜肴图片。相关论文成果于 2015 年收录于 IEEE。
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6. MPDD 金属零件缺陷检测数据集
该数据集为金属零件缺陷视觉检测数据集，适用于工业场景下对图像进行异常检测任务。
直接使用：https://go.hyper.ai/iMyTO
7. Stargazer 88 个星座图像数据集
该数据集为手绘的全部 88 个星座类型的图像及其 JSON 格式的注释，包含 train 和 test 两类文件。
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8. SCUT-FBP500 V2 面部美容评级数据集
该数据集包含 5,500 张图像，涵盖亚洲人和白人、男性和女性面孔。每张面孔都按照 1 到 5 的等级进行评分，为跨文化美容标准和个人偏好任务提供了宝贵的数据。
直接使用：https://go.hyper.ai/1Jc2k
9. Celebrity Face 18 位名人人脸图像数据集
该数据集包含 18 位好莱坞名人的图像，每个名人有 100 张图像，共 1,800+ 张图像。
直接使用：https://go.hyper.ai/ls5AN
10. Celebrity Faces 50K 名人面孔图像数据集
该数据集是 CelebFaces Attributes (CelebA) 数据集的精选子集，专为图像合成和面部识别等深度学习任务而精心挑选。它包含 5 万张不同身份的名人脸部图像，涵盖广泛的姿势、背景和面部属性。这些图像适合试验 GAN 、面部识别模型以及与面部分析相关的其他机器学习任务。
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更多公共数据集，请访问：
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公共教程精选
1. 在线教程｜二次元的福音！一键部署 APISR，动漫画质飞跃升级
APISR 是一个致力于提升分辨率的开源项目，不仅可以恢复并增强低质量、低分辨率的动漫图像和视频源，还能处理各种图像退化问题（如模糊、噪声、压缩伪影等），提供了灵活的放大选项。
在线运行：https://go.hyper.ai/8msXE
2. SegmentAnything 源代码实现与在线推理
Segment Anything Model (SAM) 是一个可以根据点或框等输入提示生成高质量的图像分割的机器视觉模型，可用于为图像中的所有对象生成对应蒙版。该模型在包含 1,100 万张图像和 11 亿个掩模的数据集上进行训练，在各种分割任务上具有强大的零样本性能，实现了真正意义上的分割万物。
在线运行：https://go.hyper.ai/NT2mJ
3. InstantID 个性化写真生成 Demo
InstantID 是一个基于扩散模型的图像生成解决方案，能实现从单一参考图像到多样化风格化写真的快速生成。只需上传一张自拍，20 秒就能得到定制版 AI 写真。
在线运行：https://go.hyper.ai/Eq4zl
社区文章精选
1.【图像分割数据集汇总】字节发布 COCONut 入选 CVPR 2024，立即体验 Segment Anything 分割万物！
随着计算机视觉技术的不断发展，图像分割在诸多领域展现出重要的应用价值。HyperAI 超神经本周汇总了 10 个优质的图像分割数据集进行汇总和分析，以更好地推动相关研究的进展。
获取详细干货：https://go.hyper.ai/gg6W7
2. 超分辨率专题 | 3 种方法、 4 个教程、 10 个数据集，一文 Get 核心知识点
本文从概念入手，介绍超分辨率的主流算法及其优缺点，展示其在不同领域的具体应用案例。并汇总了超分辨率相关的公共教程与公开数据集。
查看完整报道：https://go.hyper.ai/NfXvO
3. AlphaFold 3 来了！闭源但可供科研使用，DeepMind 子公司近水楼台先推进商用？
当地时间 5 月 8 日，Google DeepMind 联合其子公司 Isomorphic Labs 重磅发布 AlphaFold 3。该模型再一次刷新了人们的认知，其是如何实现「所有生命分子皆可预测」的？在技术与性能上有了哪些突升级？脱胎于 DeepMind 的 Isomorphic Labs 又扮演着什么样的角色？本文将给你答案！
查看完整文章：https://go.hyper.ai/3uBMM
4. 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……
斯坦福大学 Human-Center Artificial Intelligence 研究中心发布了《2024年人工智能指数报告》。报告中展示了 2023 年 AI 在物理模拟、化学、材料、天气预报、洪水预报等方面的研究成果。本文是对该报告中 AI for Science 内容的详细解读和分享。
查看完整报道：https://go.hyper.ai/2cdT5
5. 谷歌发布 HEAL 架构，4 步评估医学 AI 工具是否公平
Google 团队开发了 HEAL 框架，该框架能够定量评估基于机器学习的医疗方案是否公平。团队试图确保新兴的健康技术能有效减少健康不平等，而非加剧。本文是该研究的详细解读和分享。
查看完整报道：https://go.hyper.ai/xlEa7
6. 复旦脑科学研究院新成果：借鉴语义分割，开发空间转录组语义注释工具 Pianno
复旦大学脑科学研究团队借鉴计算机视觉中的「语义分割」思想，提出了「空间转录组语义注释」概念，并开发了空间转录组语义注释工具 Pianno，可加强对复杂生物系统的解释。本文是该研究的详细解读和分享。
查看完整报道：https://go.hyper.ai/FTZeo
热门百科词条精选
1. Epoch
2. 倒数排名融合 RRF
3. 掩码语言建模 MLM
4. Kolmogorov-Arnold 表示定理
5. Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)
这里汇编了数百条 AI 相关词条，让你在这里读懂「人工智能」：
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B 站直播预告
Google 将于当地时间 5 月 14 日举办 Google I/O 2024，届时 HyperAI超神经视频号和 B 站将实时转播，欢迎扫描下方二维码立即预约！
为了帮助大家深入了解 Google 的相关信息，超神经 B 站直播间将持续直播「Google 专题」视频，涉及：Google I/O 历年发布会、高管访谈、相关纪录片等丰富内容。
下表为小编为大家精选的内容预告↓↓↓
日期 | 时间 | 内容 |
5 月 13 日 | 18:00 | Google 历年 I/O 发布会 |
5 月 14 日 星期二 | 18:00 | Google Cloud NEXT 历年大会 |
5 月 15 日 星期三 | 1:00 | Google I/O 2024 Keynote |
5 月 16 日 星期四 | 18:00 | Google 首席执行官 谈中美人工智能竞赛 |
5 月 17 日 星期五 | 18:00 | AlphaGo 纪录片 |
5 月 18 日 星期六 | 18:00 | TIME100 访谈 Sundar Pichai |
5 月 19 日 星期日 | 18:00 | BBC 纪录片 没有 Google 的世界 |
超神经电视台 7×24h 不间断直播，点击即可收获 AI 领域的「电子榨菜」：
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以上就是本周编辑精选的全部内容，如果你有想要收录 hyper.ai 官方网站的资源，也欢迎留言或投稿告诉我们哦！
下周再见！
关于 HyperAI超神经 (hyper.ai)
HyperAI超神经 (hyper.ai) 是国内领先的人工智能及高性能计算社区，致力于成为国内数据科学领域的基础设施，为国内开发者提供丰富、优质的公共资源，截至目前已经：
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