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1·MegaFace's creators say it's the largest publicly available facial-recognition dataset out there.

“巨型面”的创建者表示，这是目前最大的公共人脸识别数据集。

2·An ultimate face recognition algorithm should perform with billions of people in a dataset, the researchers wrote.

“最终的人脸识别算法应该能在一个数据集里处理数十亿人的数据。”研究人员写道。

3·The dataset they used did not include economic data, so instead the researchers looked at whether the 2013-16 wellbeing decline was tracking economic indicators.

他们使用的数据集不包括经济数据，所以研究人员转而研究2013至2016年幸福感的下降是否与经济指标有关。

4·As the dataset is not in a symmetrical shape, we can clearly rule out that a normal distribution model would not be a suitable choice.

由于数据集不是对称的，我们可以清楚地排除正态分布模型不是一个合适的选择。

5·Let's work with the improved dataset.

让我们来使用改进的数据集。

6·N -tier Support in Typed dataset.

强类型DataSet中多层架构(N - tier)的支持。

7·Format an ARM couple dataset ixcl1dsu.

格式化arm耦合数据集ixcl1dsu。

8·Measuring the dispersion of the dataset.

度量数据集的分散性。

9·The basic DataSet is not strongly typed.

基本的DataSet不是强类型的。

10·The dataset statistics are as follows.

数据集的统计数据如下。