毕业典礼上有学生挥拳打老师

6月19日,网传复旦大学法学院毕业典礼上有学生挥拳打老师。复旦法学院学生工作办公室晚间回应,学院正在对事件进行调查。

自从教育商业化那天起,教书育人就变成了一种生意。因为想升学、想毕业、想考公,所以有需求,也就有生意。这个生意催生出各种辅助教学仪器,养肥了一众培训机构。这个生意重新定义了强势群体和弱势群体,凭良心干活变成没良心,教育的受体觉醒成买家。教书育人逐渐演变成生意,最后以买家秀收场,好评还有可能返现。

一代人过去了,学生如今也毕业了,当起了老师。这回真的顺了,没有了教育理念的代差,也突破了道德的障碍,因为他从事的教育是现在的教育,过去的教育只是个传说。

数据集介绍:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 一、基础信息 数据集名称:淋巴细胞、中性粒细胞与鳞状细胞癌检测数据集 数据规模: - 训练集:5,205张医学图像 - 验证集:240张医学图像 - 测试集:220张医学图像 病理分类: - Lymphocytes(淋巴细胞):免疫系统核心细胞,参与病毒防御与肿瘤监控 - NE(中性粒细胞):急性炎症标志物,反映感染与组织损伤 - SCC(鳞状细胞癌):常见上皮组织恶性肿瘤,需早期精准识别 标注规范: - YOLO格式标注,支持目标检测模型训练 - 包含多边形坐标标注,适配病理切片分析需求 二、核心应用 数字病理诊断系统: 支持开发白细胞亚型自动分类系统与鳞癌检测算法,辅助显微镜图像分析,提升病理科工作效率。 血液病辅助诊断: 通过淋巴细胞/中性粒细胞比例分析,为白血病、淋巴瘤等血液疾病提供AI辅助判断依据。 癌症筛查研究: 包含鳞状细胞癌阳性样本,适用于皮肤癌、头颈癌等上皮源性肿瘤的早期筛查模型开发。 医学影像教学: 提供标注规范的病理图像数据,适用于医学院校的细胞形态学教学与AI医疗交叉学科实训。 三、核心优势 临床病理学深度适配: 涵盖血液系统关键细胞类型与高发癌症类别,标注经病理专家双重校验,确保医学准确性。 多场景检测能力: 同时支持血涂片细胞分类与组织切片癌变区域检测,满足复合型医疗AI产品开发需求。 数据分布专业化: 按医学研究标准划分训练集/验证集/测试集,包含典型病例与边缘案例,强化模型鲁棒性。 跨任务兼容性: YOLO标注格式可直接用于目标检测训练,同时支持转换为分类、实例分割等扩展任务。
数据集介绍:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:自动驾驶交通障碍物目标检测数据集 数据规模: - 训练集:10,627张图片 - 验证集:1,298张图片 - 测试集:1,272张图片 分类类别: - Car(汽车):道路主要交通工具,包含多种车型 - Motorbike(摩托车):两轮机动车辆及骑行者 - Person(行人):道路行人及动态行为 - Pole(杆状物):路灯杆、交通标志杆等垂直障碍物 - Reflective_cone(反光锥):道路施工警示标识 - Truck(卡车):大型货运车辆及特殊运输车 标注格式: YOLO格式标注,包含边界框坐标与类别编码,适配YOLOv3/v5/v8等主流检测框架 二、适用场景 自动驾驶感知系统开发: 训练车载摄像头实时识别道路障碍物,支持ADAS系统进行碰撞预警和路径规划 交通监控系统优化: 提升电子警察系统对复杂交通元素的识别准确率,支持违章行为分析 机器人视觉导航: 为服务机器人/AGV提供室外环境感知能力,实现动态障碍物避让 学术研究应用: 支持多目标检测算法研究,包含小目标(反光锥)与大尺度目标(卡车)的检测优化 三、数据集优势 场景适配性强: 覆盖6类道路核心障碍物,包含静态设施(杆状物)与动态目标(行人、车辆)的多样化组合 标注专业化: 采用YOLO工业标准标注规范,坐标精度达小数点后6位,支持像素级检测需求 数据分布均衡: 万级训练样本量配合科学划分的验证/测试集,满足模型开发全流程需求 跨模型兼容性: 原生支持YOLO系列算法,可快速迁移至Faster R-CNN、RetinaNet等检测框架
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