five

Choosing a hospital assistance ship to fight the covid-19 pandemic|医疗资源分配数据集|多准则决策数据集

收藏
DataCite Commons2021-03-25 更新2024-07-28 收录
医疗资源分配
多准则决策
下载链接:
https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Choosing_a_hospital_assistance_ship_to_fight_the_covid-19_pandemic/14303156
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
ABSTRACT OBJECTIVE: To apply the THOR 2 multi-criteria support system to select the Brazilian navy's most suitable hospital care vessel (NAsH) to support the fight against the covid-19 pandemic. METHODS: We used the first three stages of the Soft Systems Methodology for structuring and modeling of the problem. For the evaluation and ordering of alternatives, we used the Thor 2 multi-criteria support system, comparing four classes of NAsH in the light of their operational and hospital criteria: “Dr. Montenegro,” “Soares Meirelles,” “Oswaldo Cruz” and “Tenente Maximiano.” The chosen ship would support the amazon hospital system, which has an increasing number of cases of covid-19. RESULTS: After the application of the methods, we analyzed three distinct scenarios of ordering the alternatives, which allowed a robust sensitivity analysis, conferring greater transparency and reliability to the decision-making process. The NAsH “Oswaldo Cruz” was selected to be used in the fight against the pandemic. CONCLUSIONS: This study brings valuable contribution to academia and society, since it represents the application of a multi-criteria decision-aid method in the state of the art to contribute to the solution of a real problem that affects millions of people in Brazil and worldwide.
提供机构:
SciELO journals
创建时间:
2021-03-25
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

中国农村教育发展报告

该数据集包含了中国农村教育发展的相关数据,涵盖了教育资源分布、教育质量、学生表现等多个方面的信息。

www.moe.gov.cn 收录

Materials Project

材料项目是一组标有不同属性的化合物。数据集链接: MP 2018.6.1(69,239 个材料) MP 2019.4.1(133,420 个材料)

OpenDataLab 收录

DeepPCB

DeepPCB是由上海交通大学图像处理与模式识别研究所创建的首个公开PCB缺陷检测数据集,包含1,500对标注了6种常见PCB缺陷位置的图像。数据集通过模板匹配技术确保图像对齐,减少预处理工作量。每对图像包括一个640x640像素的无缺陷模板和一个有缺陷的测试图像。数据集旨在解决PCB制造中的自动缺陷检测问题,提高检测效率和准确性。

arXiv 收录

Nexdata/chinese_dialect

该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据,收集自多个方言区域的本地方言使用者,涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件,单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别(ASR)和音频说话人识别。

hugging_face 收录

VisDrone 2021

VisDrone2021 数据集由天津大学机器学习与数据挖掘实验室 AISKYEYE 团队收集。基准数据集由 400 个视频片段组成,由 265,228 帧和 10,209 张静态图像组成,由各种无人机摄像头拍摄,涵盖了广泛的方面,包括位置(取自中国相隔数千公里的 14 个不同城市)、环境(城市和乡村)、物体(行人、车辆、自行车等)和密度(稀疏和拥挤的场景)。请注意,数据集是使用各种无人机平台(即具有不同型号的无人机)、在不同场景以及各种天气和照明条件下收集的。这些框架使用超过 260 万个边界框或经常感兴趣的目标点进行手动注释,例如行人、汽车、自行车和三轮车。为了更好地利用数据,还提供了一些重要的属性,包括场景可见性、对象类别和遮挡。

OpenDataLab 收录