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2026人工智能高质量数据集建设与应用实践白皮书-124页(附下载)
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内容摘要
当前,高质量数据集建设正由单一的数据整理工作,逐步发展是为覆盖数据采集预处理、标注、质量验证和持续运营的系统工程。不同类型的为数据资源,包括结构化数据、时序数据、文档、图片音视频以及三维空间数据,都不在不断拓展人工智能的数据边界:与此同时,行业知识、业务规则和专家经验也正在!以更加规范的方式进入数据集建设过程,为制造、金融、医疗等专业场景提供更加有针对性的数据支撑。
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