中药说明书实体识别模型及数据集.zip

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简介：
本资料包含一个专为中药说明书设计的实体识别模型及相关数据集。该资源旨在促进中医药文本自动化处理的研究与应用，助力提升医疗信息提取效率和准确性。本数据集来源于中药药品说明书，通过挖掘其中的信息来构建中药合理用药的知识图谱，这将为中医规范诊疗奠定良好基础。抽取中药药品说明书中的关键信息有助于扩充中医药知识库。在疫情的催化下，人工智能正在持续助力中医药传承和创新发展，而中医用药知识体系的沉淀与挖掘是这一过程的基础工作之一。通过分析中药说明书来构建合理用药的知识图谱，可以为中医规范诊疗提供坚实基础，并且抽取药品说明书中的关键信息有助于丰富中医药数据库的内容。

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中药说明书实体识别模型及数据集.zip

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本资料包含一个专为中药说明书设计的实体识别模型及相关数据集。该资源旨在促进中医药文本自动化处理的研究与应用，助力提升医疗信息提取效率和准确性。本数据集来源于中药药品说明书，通过挖掘其中的信息来构建中药合理用药的知识图谱，这将为中医规范诊疗奠定良好基础。抽取中药药品说明书中的关键信息有助于扩充中医药知识库。在疫情的催化下，人工智能正在持续助力中医药传承和创新发展，而中医用药知识体系的沉淀与挖掘是这一过程的基础工作之一。通过分析中药说明书来构建合理用药的知识图谱，可以为中医规范诊疗提供坚实基础，并且抽取药品说明书中的关键信息有助于丰富中医药数据库的内容。

中药材识别数据集（ZIP格式）

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本数据集为中药材图像集合，旨在辅助用户准确识别各类药材，促进中医药教学与研究。含多种常见及稀有中药材样本，每张图片均标注详细信息。下载后请解压缩浏览内容。中药材识别数据集包含多种中药材的图像及相关信息，用于支持中药材的研究与教学工作。该数据集旨在帮助研究人员更好地理解和分类不同的中药材种类，并为开发相关应用程序提供基础素材。通过使用高质量、多样化的样本，可以提高机器学习模型在中药材识别任务中的准确性和效率。

药品说明书数据库及医药数据Excel查询工具

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本工具提供便捷访问和检索大量药品说明书的功能，并支持将关键信息导出至Excel进行进一步分析。适用于医疗从业者和研究者高效获取准确药物资讯。这是一份关于药品的详细资料，包含了多个药品的信息，旨在为医学、药学及生物技术领域的专业人士或研究者提供参考。这些数据的重要性在于它们能够帮助医学专家、学生以及研究人员更好地理解和利用药品信息。通过这份资料，可以确保药物使用的正确性，并有助于病症的有效治疗。此外，提及的数据集因其全面性和详细性而显得尤为宝贵，它不仅涵盖了药品的基本特征和用途，还包括了使用方法及可能产生的不良反应等多方面内容。这些详尽的信息对于深入了解药品特性和保障安全用药具有重要的指导意义。

SPDM规范及数据模型说明书

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《SPDM规范及数据模型说明书》是一份详尽阐述SPDM（安全政策定义机制）标准文档，深入解析其架构、规则与应用的数据模型，旨在为开发者和信息安全专家提供指导。 ### 安全协议与数据模型（SPDM）规范概述 #### 一、SPDM规范简介安全协议与数据模型（Security Protocol and Data Model, SPDM）是一种旨在提高计算机系统间安全通信能力的标准规范，由Distributed Management Task Force (DMTF) 发布。该规范为系统之间的信任验证提供了一个标准化框架，在启动阶段对硬件组件进行认证，确保固件的完整性和安全性。 #### 二、规范文档信息 - **文档标识**: DSP02742 - **日期**: 2023年6月28日 - **版本**: 1.3.0 - **文档类别**: 规范性 - **文档状态**: 已发布 - **文档语言**: 英文(en-US) - **文档发布机构**: DMTF #### 三、DMTF组织背景 DMTF是一家非营利性的行业协会，致力于推动企业级系统管理与互操作性的进步。其成员包括全球范围内的IT企业，在信息技术领域具有广泛的影响力。DMTF的主要任务是制定和推广各种标准和技术规范，以实现不同系统间的高效协作。 #### 四、SPDM规范的核心概念 ##### 1. 安全协议 SPDM定义了一套安全协议，用于在设备之间建立信任关系。这些协议支持多种安全机制如密钥交换和身份验证等，确保数据传输的安全性。 ##### 2. 数据模型 SPDM还定义了一个数据模型，描述消息结构、协议交互模式等内容。这种数据模型有助于保证各个参与者之间的通信一致性和互操作性。 #### 五、SPDM的应用场景 SPDM规范主要用于以下情况： - **启动过程中的固件验证**：确保系统的固件未被篡改。 - **硬件组件的安全验证**：确认连接到系统的硬件是否符合安全标准。 - **加密通信**：通过安全协议确保数据传输过程中不被截获或篡改。 #### 六、SPDM的关键特性 - **可扩展性**: SPDM设计时考虑了未来可能的技术发展需求，支持新功能和协议的扩展。 - **灵活性**: 适用于不同的应用场景和技术环境，如物联网设备、服务器及嵌入式系统等。 - **互操作性**：确保不同厂商的产品能够基于相同的规范进行有效通信。 #### 七、专利权利声明 DMTF在文档中明确指出，实施本标准可能涉及第三方的专利权问题，包括临时专利。虽然DMTF不会主动识别所有潜在的专利持有者或声称者，但实施方应自行评估并解决可能出现的侵权风险。此外，在规范发布后被撤回或修改的情况下，DMTF不承担任何责任或者赔偿损失。 #### 八、结语 SPDM规范是当前安全领域的一个重要标准，对于保护计算机系统的固件和硬件免受攻击具有重要意义。随着技术的进步，预计SPDM将继续发展和完善以应对新的安全挑战。对于希望提升产品安全性或实现系统间安全通信的企业而言，理解和应用SPDM规范将是至关重要的一步。

中草药识别数据集及Python工具包

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本项目提供了一个包含多种常见中草药图像的数据集，并开发了配套的Python工具包，便于研究人员和爱好者进行中草药自动识别研究。中草药识别数据集及配套的Python代码。

中草药识别的Python代码及配套数据集

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本项目提供一套用于识别中草药的Python代码和相关数据集，助力研究人员与爱好者提高中草药分类与鉴定效率。需要一个用于识别中草药的Python文件，并且该文件旁边应配有相应的数据集。

中文实体名称识别数据集

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本数据集专注于提供大规模、高质量的中文文本语料，旨在促进对中文实体名称（如人名、地名等）的自动识别研究与应用开发。 BIO标签集用于标记文本中的命名实体。其中，“B-PER”表示人名的首字，“I-PER”表示人名字中间非首字；“B-LOC”代表地名的起始字符，而“I-LOC”则标识该地名中除开头外的部分文字。“B-ORG”的使用场景是组织机构名称中的第一个汉字，“I-ORG”用于标记这些实体名称内的后续部分。此外，“O”标签表示对应的文字不属于任何命名实体的一部分。

手写体识别数据集手写体识别数据集

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手写体识别数据集是一系列包含大量手写字符图像的数据集合，用于训练和测试机器学习模型对手写文字进行准确识别的能力。识别手写体数据集是一项重要的任务，在机器学习和计算机视觉领域有着广泛的应用。这类数据集通常包含大量的手写数字或字母样本，用于训练模型以提高对手写字符的识别能力。例如，MNIST 数据集是一个非常著名的手写数字识别的数据集，它包含了大量由人类书写的0到9的数字图像，每个图像都是28x28像素大小。这个数据集被广泛应用于各种机器学习算法中，用于测试和比较不同模型在手写字符识别任务上的表现。除了MNIST外，还有其他一些类似的手写体数据集可供使用，比如EMNIST、IAM Handwriting Database等，它们提供了更加多样化的样本以满足不同的研究需求。这些数据集的利用大大推动了相关领域的发展，并且为研究人员提供了一个良好的实验平台来验证他们的理论和技术。综上所述，识别手写体的数据集是机器学习和计算机视觉领域不可或缺的一部分资源，对于促进该领域的技术进步具有重要意义。

中文字体识别的隶书行楷数据集

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本数据集专注于提供丰富的隶书与行楷字体样本，用于提升中文隶书和行楷风格的字体识别精度，助力研究与应用开发。训练集包含4000张行书图片和40000张隶书图片；测试集则包括2000张行书图片及20000张隶书图片。

yolo5手势识别数据集与模型-.zip

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本资源包提供了一个基于YOLOv5的手势识别解决方案，包含定制化的数据集和训练好的模型文件，适用于手势控制、虚拟现实交互等场景。我们花费大量时间和精力制作了包含1300张数据集，并训练好了模型，非常欢迎下载使用。