该项目提供了一套用于下载和加载脑部肿瘤MRI数据集的Python工具，包含2D切片、肿瘤掩码和肿瘤分类数据，适用于医学影像分析、机器学习模型训练与测试、脑部肿瘤检测算法的研究与开发、医学影像数据集的预处理以及教育和学术研究。
PSGD JAX是JAX环境中实现的预条件随机梯度下降（PSGD）优化器，包含多种变体如kron、xmat、低秩近似和affine，旨在通过预条件技术加速模型训练并提高收敛速度和效率。
这是一个关于人与物体物理交互的数据集，记录了人推、拉、搬不同阻力物体的动作，帮助研究者更好地理解人与物体之间的物理动态
suco是一个强大的数据处理和分析平台，旨在帮助用户高效地处理和分析大量数据。它结合了先进的人工智能技术，提供了丰富的功能，适用于各类数据应用场景。无论是数据清洗、特征工程还是模型训练，suco都能提供支持，帮助用户更快地获取洞察与决策依据。
Vizly是一个通过自然语言使用户能够分析数据、训练机器学习模型和生成交互式可视化的AI驱动数据分析工具。用户只需注册、上传数据，即可开始提问以生成可视化和洞察。
剑桥法律语料库是一个专为法律领域的人工智能研究而设计的语料库，提供丰富的法律文本数据，支持法律领域的自然语言处理研究，适用于法律AI模型的训练和测试，包含多种法律文书和案例。
OAKINK2是一个关于复杂任务完成中双手与物体交互的综合数据集，旨在为手部动作的机器学习模型提供丰富的训练数据，促进机器人和人工智能领域对人类交互的模拟与评估。
由5000张航空和卫星图像组成的数据集，包含了8类土地覆盖标签和220万个分割区域，覆盖了6大洲的44个国家的97个地区
SynthMoCap是一个无需标记的全息动作捕捉项目，提供合成数据集，支持身体、面部和手部数据，适用于动作捕捉研究，结合了最新的计算机图形学技术。
该数据集涵盖生物、化学、数学、物理等多个行业，生物部分包含2万个问题-解答，分为25个子项。新版本由GPT-4生成，质量更高，并提供与GPT-3.5生成的数据集的对比。
RLAIF通过人工智能反馈扩展人类反馈的强化学习，表明可以在不依赖人类注释者的情况下产生与RLHF相当的改进。
RenderIH是一个针对3D交互手势估计的大规模合成数据集，旨在为手部姿态识别提供丰富的数据支持，促进相关研究和应用的发展。
大规模开源的遥感图像地质灾害点变化检测数据集，包含17对时变超高分辨率遥感图像，分辨率0.59m，采集自谷歌地球服务。总覆盖面积163.77平方公里，图像来自不同地理位置、时间、地表类型的地质灾害点，具有丰富的光谱异质性。
EcoAssist是一个开源应用，旨在简化生态学家处理相机陷阱图像的工作。它提供了自动物种检测的自定义模型标注、训练和部署功能，能够显著节省图像审查时间，从而帮助生态学家更好地专注于保护工作。
Netmind Power是一个分布式平台，利用用户提供的GPU构建去中心化的计算网络，以降低机器学习模型训练的成本，提升训练效率。通过这种方式，用户可以更智能、更快速地进行模型训练，助力机器学习项目的成功。
AI to Data 是一个由人工智能驱动的数据生成器，允许用户为任何用例生成真实数据。它采用先进的AI技术生成可靠和安全的数据。用户只需注册或登录平台，提供自然语言查询以指定所需数据类型和行数，系统将生成请求的数据，用户可以以CSV文件格式下载。
Liner.ai 是一个免费的工具，让用户可以在无需编码或机器学习专业知识的情况下构建和部署机器学习应用。它提供了一个端到端的解决方案，允许用户使用自己的数据训练机器学习模型，并将其与应用程序集成。
Domino是一个开源的无代码平台，用于创建、管理、协作和部署高级数据和AI工作流。它缩短了创意与实现之间的距离，让用户无需编写任何代码即可轻松构建复杂的数据和AI工作流。
