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收藏China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
Salinas
Salinas数据集是一个高光谱遥感图像数据集,包含16个波段,覆盖了加利福尼亚州Salinas山谷的农业区域。该数据集主要用于高光谱图像分类和土地覆盖分析。
www.ehu.eus 收录
ICLR Peer Review and Rebuttal Process Dataset
该数据集包含从ICLR 2024和2025年收集的同行评审和反驳过程数据,数据来自OpenReview平台,包括评审者ID、初始评分和反驳后评分。评审者评分变化被追踪,使用追踪分数指标来评估评审者连续性,分数≤1表示有效使用,≥2需双重检查。数据许可证为CC BY 4.0。
github 收录
FACED
FACED数据集是由清华大学脑与智能实验室和智能技术与系统国家重点实验室共同创建,包含从123名参与者收集的32通道EEG信号,用于情感计算研究。数据集通过记录参与者观看28个情感诱发视频片段时的EEG信号构建,旨在通过EEG信号分析情感状态。创建过程中,数据经过标准化和统一预处理,设计了四个EEG分类任务。该数据集主要应用于情感识别和脑机接口领域,旨在解决情感计算中的分类问题,提高情感识别的准确性和效率。
arXiv 收录
MNIST数据集
数据规模 训练集:60,000 张手写数字图像(28×28 像素灰度图)及对应标签 34。 测试集:10,000 张图像与标签,用于模型评估 68。 数据来源 由美国国家标准与技术研究院(NIST)收集,50% 样本来自高中生手写,50% 来自人口普查局工作人员 48。 经 Yann LeCun 团队标准化处理,成为机器学习基准数据集 1011。
阿里云天池 收录
