資料集下載


⚠注意事項:此資料僅供學術使用,如須引用至他處,請註明資料來源如下:
 

  • 若使用芒果辨識資料集請註明:

"教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫
(MOE AI competition and labeled data acquisition project)"

 

  • 若使用歌聲轉譜與和弦辨識資料集請註明:

"教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫(MOE AI competition and labeled data acquisition project)"

​以及

論文"Jun-You Wang, Jyh-Shing Roger Jang: On the Preparation and Validation of a Large-Scale Dataset of Singing Transcription, in the Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP),276-280."

  • 若使用2018及2019生醫論文資料集請註明:

(1) "教育部人工智慧競賽與標註資料蒐集計畫(MOE AI competition and labeled data acquisition project)"
以及           
(2) 論文 "Ming-Siang Huang, Po-Ting Lai, Pei-Yen Lin, Yu-Ting You, Richard Tzong-Han Tsai, Wen-Lian Hsu: Biomedical named entity recognition and linking datasets: survey and our recent development. Briefings Bioinform. 21(6): 2219-2238 (2020)"

2018生醫論文自動分析熱身賽

參與本競賽的人能實務的了解分析生物醫學資料的流程與技術,並體現轉譯醫學思維,能夠了解利用自然語言處理技術將基礎醫學、生物資訊研究,和臨床治療連結的大思維。

​比賽內容詳見:

https://aidea-web.tw/moe2018

2019生醫論文自動分析正式賽-生醫關聯擷取

參與本競賽的人能實務的了解分析生物醫學資料的流程與技術,並體現轉譯醫學思維,能夠了解利用自然語言處理技術將基礎醫學、生物資訊研究,和臨床治療連結的大思維。

2020台灣高經濟作物-愛文芒果影像辨識正式賽

​希望基於自動化、精準化的AI影像辨識技術導入概念,在未來利用台灣本地資料庫建立一套自動芒果篩果系統,並在未來進一步希望能與政府單位合作完整芒果智能履歷搭建,同時拉抬台灣本地愛文芒果的精緻化。

​比賽內容詳見:

https://aidea-web.tw/aicup_mango

2020歌聲轉譜與和弦辨識競賽

各式各樣的線上音樂平台正在積極的拓展各式各樣的 AI 音樂分析與應用,並成立屬於自己的機器學習或是人工智慧部門。此類服務在機器學習的研究上可以分成兩個部分,一是針對使用者行為做推薦,另一則是針對歌曲的本質做推薦,因此熟悉這些音樂基本分析元素及機器學習之方法的人才在目前的音樂產業中是亟需被重點培養的。