gaussianxz.m from Size always matters, shape matters only for the big: potential optical effects of silica bodies in <i>Selaginella</i>|植物学数据集|光学效应数据集
收藏学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
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中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
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OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库,旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合,以增加开放源代码声纳数据集的可见性,并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
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ADNI
阿尔茨海默病神经影像研究计划 (ADNI) 是一项多站点研究,旨在改善预防和治疗阿尔茨海默病 (AD) 的临床试验。[1] 这项合作研究结合了私营和公共部门的专业知识和资金,以研究患有AD的受试者,以及那些可能发展成AD和控制没有认知障碍迹象的人。[2] 美国和加拿大63个地点的研究人员通过神经影像学,生化,和遗传生物标记。[2][3] 这些知识有助于找到更好的预防和治疗AD的临床试验。ADNI已经产生了全球性的影响,[4] 首先是通过开发一套标准化的协议,以允许对来自多个中心的结果进行比较,[4] 其次是其数据共享政策,该政策使所有数据在没有禁运的情况下提供给世界各地的合格研究人员。[5] 迄今为止,超过1000份科学出版物使用了ADNI数据。[6] 许多其他与AD和其他疾病相关的计划已经使用ADNI作为模型来设计和实施。[4] ADNI一直在2004年运行,目前2021年获得资助。
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