Brazilian Health Survey|健康调查数据集|公共卫生数据集
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- 巴西卫生调查(Brazilian Health Survey)首次发表,标志着巴西国家卫生调查的正式启动。
- 该数据集首次应用于公共卫生研究,为巴西的卫生政策制定提供了重要数据支持。
- 巴西卫生调查数据集被广泛应用于多个国际学术研究项目,提升了其在国际学术界的影响力。
- 数据集进行了首次重大更新,增加了新的健康指标和调查内容,以反映巴西社会健康状况的最新变化。
- 巴西卫生调查数据集被纳入世界卫生组织(WHO)的全球健康数据平台,进一步扩大了其国际影响力。
- 1Pesquisa Nacional de Saúde do Escolar (PeNSE 2015): Brasil, Grandes Regiões e Unidades da FederaçãoBrazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE) · 2017年
- 2Health and Well-being of Adolescents in Brazil: Findings from the 2015 National School-based Health Survey (PeNSE)Federal University of Pelotas · 2018年
- 3The Impact of Socioeconomic Status on Health Behaviors among Brazilian Adolescents: A Cross-Sectional StudyUniversity of São Paulo · 2019年
- 4Prevalence and Correlates of Mental Health Problems among Adolescents in Brazil: Results from the 2015 National School-based Health SurveyFederal University of Rio de Janeiro · 2020年
- 5Alcohol Use among Adolescents in Brazil: Prevalence and Associated Factors from the 2015 National School-based Health SurveyUniversity of Campinas · 2021年
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心(国家超级计算济南中心)和齐鲁工业大学(山东省科学院)联合开发的无人机目标检测数据集,专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本,共计5775张图像,涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注,旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术,旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度,解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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ReferCOCO数据集
ReferCOCO数据集包括refcoco、refcoco+和refcocog三个子集,用于视觉定位任务。数据集包含图像和对应的描述性文本,用于训练和测试模型识别图像中特定对象的能力。
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poi
本项目收集国内POI兴趣点,当前版本数据来自于openstreetmap。
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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。
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