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Injuries - Transfermarkt.com|足球数据集|运动员伤病数据集
收藏DataCite Commons2025-05-01 更新2024-08-19 收录
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https://figshare.com/articles/dataset/Injuries_from_Transfermarkt_com/25648788/2
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Injuries represent a critical aspect of the welfare and performance of players in football.To collect injury data, we used web scraping techniques to gather information on player injuries throughout their careers, directly from the Transfermarkt.com website (e.g., https://www.transfermarkt.com/lionel-messi/verletzungen/spieler/28003).<br>This dataset contains a total of +107,000 injuries accross +18,500 players from Transfermarkt.comThe injuries dataset contains the following fields:<b>Season </b>: The season during which the injury occurred.<b>Injury </b>: The type of injury the player suffered.<b>from </b>: The start date of the injury.<b>until </b>: The end date of the injury.<b>Days </b>: The number of days the player suffered from the injury.<b>Games </b><b>missed </b>: The number of games missed due to injury.<b>player</b>_<b>name </b>: The name of the player affected by the injury.<b>p</b><b>layer_</b><b>id </b>: The identifier of the player affected by the injury, which corresponds to the Transfermarkt player identifier.<b>url_injuries :</b> The url of the player's injury record.Here are the sources of the differents datasets:Transfermarkt (Open Data)Transfermarkt.com<br>The scientific article explaining the data set will be available soon
提供机构：
figshare
创建时间：
2024-04-24
数据主题
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
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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DOLPHINS
DOLPHINS数据集是由清华大学电子工程系创建的一个大规模、多场景、多视角、多模态的自动驾驶数据集。该数据集包含42376帧图像和点云数据，涵盖6种典型自动驾驶场景，如城市交叉口、T型路口等，并考虑了动态天气条件。数据集通过CARLA模拟器生成，确保了数据的多样性和真实性。DOLPHINS数据集旨在支持车辆间（V2V）和车辆与基础设施间（V2I）的协同感知研究，解决自动驾驶中的盲区和长距离感知问题，推动互联自动驾驶技术的发展。
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Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
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TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
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