Egypt Global School-Based Student Health Survey 2006|学生健康数据集|健康调查数据集
收藏AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集,这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶,并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息,总计约6.4亿条记录。
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CatMeows
该数据集包含440个声音样本,由21只属于两个品种(缅因州库恩猫和欧洲短毛猫)的猫在三种不同情境下发出的喵声组成。这些情境包括刷毛、在陌生环境中隔离和等待食物。每个声音文件都遵循特定的命名约定,包含猫的唯一ID、品种、性别、猫主人的唯一ID、录音场次和发声计数。此外,还有一个额外的zip文件,包含被排除的录音(非喵声)和未剪辑的连续发声序列。
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TongueDx Dataset
TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集,由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像,涵盖了多种环境条件下的舌象,图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集,具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像,还提供了详细的舌面属性标注,如舌色、舌苔厚度等,并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注,旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断,旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。
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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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Anti-UAV
Anti-UAV数据集由中国科学院大学创建,专注于无人机跟踪研究。该数据集包含318对RGB-T视频,总计超过580,000个手动标注的边界框,适用于长距离无人机跟踪。数据集内容丰富,包括多种场景和光照条件下的视频序列,支持单模态和多模态无人机跟踪。创建过程中,数据集通过精细的标注策略确保高质量。该数据集的应用领域主要集中在无人机监控和跟踪技术的发展,旨在解决无人机在复杂环境中的状态感知问题。
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