是的，SDICE指標可以應用於其他領域的合成數據集評估。其核心思想是基於相似性分佈的比較，這一方法具有廣泛的適用性。以下是幾個可能的應用領域：
計算機視覺：在圖像生成、物體檢測和圖像分類等任務中，SDICE可以用來評估合成圖像的多樣性，確保生成的圖像能夠涵蓋真實世界中的變化。
自然語言處理：在文本生成和對話系統中，SDICE可以用來評估合成文本的多樣性，確保生成的文本能夠反映多樣的語言風格和內容。
音頻生成：在音樂生成和語音合成中，SDICE可以用來評估合成音頻的多樣性，確保生成的音頻能夠捕捉到不同的音調和風格。
生物醫學：在合成生物數據（如基因序列或蛋白質結構）方面，SDICE可以用來評估合成數據的多樣性，確保其能夠反映生物系統的複雜性。
總之，SDICE指標的靈活性和通用性使其能夠在多個領域中發揮作用，幫助研究人員和開發者更好地評估合成數據集的多樣性。