有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Greenland Vital Registration Live Births Data 1998|人口统计数据集|生命登记数据集
收藏Global Health Data Exchange ()2024-09-21 收录
下载链接：
https://ghdx.healthdata.org/record/greenland-vital-registration-live-births-data-1998
下载链接
链接失效反馈资源简介：
The Demographic Yearbook is a collection of national demographic statistics, provided by national statistical authorities to the Statistics Division of the United Nations Department of Economic and Social Affairs. The tables in the Demographic Yearbook feature select demographic indicators, including size, distribution and trends in national populations, natality, fetal mortality, infant and maternal mortality, general mortality, nuptiality, and divorce.
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
PlantVillage
在这个数据集中，39 种不同类别的植物叶子和背景图像可用。包含 61,486 张图像的数据集。我们使用了六种不同的增强技术来增加数据集的大小。这些技术是图像翻转、伽玛校正、噪声注入、PCA 颜色增强、旋转和缩放。
OpenDataLab 收录
ShapeNet
ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。
OpenDataLab 收录
CTD (Comparative Toxicogenomics Database)
CTD是一个综合性的数据库，旨在通过整合基因、化学物质、疾病和环境暴露的数据，来促进对环境因素与人类疾病之间关系的理解。该数据库包括化学物质与基因的相互作用、化学物质与疾病的关联、基因与疾病的关联以及化学物质与环境暴露的关联。CTD还提供数据下载、API访问和在线查询工具。
ctdbase.org 收录
fruits_weight
该数据集用于训练和改进YOLOv8-seg模型，用于水果成熟度的识别与分割。数据集包含12个类别，涵盖了从生鲜水果到成熟水果的不同阶段，具体类别包括：生芒果（Raw_Mango）、熟芒果（Ripe_Mango）、熟葡萄（ripe grape）、熟苹果（ripe_apple）、熟橙子（ripe_orange）、熟石榴（ripe_pomegranate）、半熟葡萄（semiripe grape）、半熟苹果（semiripe_apple）、未熟葡萄（unripe grape）、未熟苹果（unripe_apple）、未熟橙子（unripe_orange）和未熟石榴（unripe_pomegranate）。数据集的丰富性和多样性使其成为训练水果成熟度识别模型的理想选择。
github 收录
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件，所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注，包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略，首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理，然后依据触发词字典进行预标注，经领域专家审核后形成事件模式。随后，通过人工分批、迭代标注并持续修正，直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集，对推动相关研究具有显著意义。
github 收录