USACE CWMS - Big Sandy River Watershed Boundary|水资源管理数据集|地理信息系统数据集
收藏China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
GPQA
GPQA是一个由生物学、物理学和化学领域的专家编写的448个多选题数据集。该数据集的特点是问题质量高且极其困难,即使是具有博士学位或在读博士的专家也仅能达到65%的准确率,而高技能的非专家验证者仅有34%的准确率。数据集旨在用于研究未来AI系统在帮助解答非常困难问题时的可扩展监督方法,特别是在开发新科学知识时。
arXiv 收录
OpenECG
OpenECG是一个包含来自九个中心共120万份12导联ECG记录的大型基准数据集,用于评估基于公开数据集训练的ECG基础模型。该数据集整合了多个公开可用的12导联ECG数据集,涵盖了483,837名患者的1,233,337份ECG记录,包括临床诊断标注和自监督学习的未标注原始信号。
arXiv 收录
TCM-Tongue
TCM-Tongue是一个专门用于人工智能辅助中医舌诊的标准化舌像数据集,包含6719张在标准化条件下捕获的高质量图像,并标注了20种病理症状类别(平均每张图像有2.54个经过临床验证的标签,所有标签均由持有执照的中医执业医师验证)。数据集支持多种标注格式(COCO、TXT、XML),以方便广泛使用,并使用九种深度学习模型进行了基准测试,以展示其在人工智能开发中的实用性。该资源为推进可靠的中医计算工具提供了关键基础,填补了该领域的数据短缺,并通过标准化、高质量的诊断数据促进了人工智能在研究和临床实践中的整合。
arXiv 收录
中国30m土地利用数据集(1990-2020年)
数据以美国陆地卫星Landsat遥感影像作为主要信息源,通过人工目视解译构建的中国国家尺度多时期土地利用/土地覆盖专题数据库数据采用二级分类系统,一级分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用土地6类,二级在一级类型基础上进一步分为25个类型
国家地球系统科学数据中心 收录
