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MIT-BIH Arrhythmia Database|心律失常数据集|医疗数据数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-28 收录
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Since 1975, our laboratories at Boston's Beth Israel Hospital (now the Beth Israel Deaconess Medical Center) and at MIT have supported our own research into arrhythmia analysis and related subjects. One of the first major products of that effort was the MIT-BIH Arrhythmia Database, which we completed and began distributing in 1980. The database was the first generally available set of standard test material for evaluation of arrhythmia detectors, and has been used for that purpose as well as for basic research into cardiac dynamics at more than 500 sites worldwide. Originally, we distributed the database on 9-track half-inch digital tape at 800 and 1600 bpi, and on quarter-inch IRIG-format FM analog tape. In August, 1989, we produced a CD-ROM version of the database.
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
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54 个
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光伏电站发电量预估数据
1、准确预测一个地区分布式光伏场站的整体输出功率，可以提高电网的稳定性，增加电网消纳光电能量的能力，在降低能源消耗成本的同时促进低碳能源发展，实现动态供需状态预测的方法，为绿色电力源网荷储的应用落地提供支持。 2、准确预估光伏电站发电量，可以自动发现一些有故障的设备或者低效电站，提升发电效能。1、逆变器及电站数据采集,将逆变器中计算累计发电量数据,告警数据同步到Maxcompute大数据平台 2、天气数据采集, 通过API获取ERA5气象数据包括光照辐射、云量、温度、湿度等 3、数据特征构建, 在大数据处理平台进行数据预处理，用累计发电量矫正小时平均发电功率，剔除异常数据、归一化。告警次数等指标计算 4、异常数据处理, 天气、设备数据根据经纬度信息进行融合, 并对融合后的数据进行二次预处理操作，剔除辐照度和发电异常的一些数据 5、算法模型训练,基于XGBoost算法模型对历史数据进行训练, 生成训练集并保存至OSS 6、算法模型预测,基于XGBoost算法模型接入OSS训练集对增量数据进行预测, 并评估预测准确率等效果数据，其中误差率=(发电量-预估发电量)/发电量，当误差率低于一定阈值时，该数据预测为准确。预测准确率=预测准确数量/预测数据总量。
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中国光伏电站空间分布ChinaPV数据集（2015,2020年）
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