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Pandemic responses in vulnerable communities: a simulation-oriented approach|疫情应对数据集|公共政策模拟数据集
收藏DataCite Commons2021-03-25 更新2024-07-28 收录
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https://scielo.figshare.com/articles/dataset/Pandemic_responses_in_vulnerable_communities_a_simulation-oriented_approach/14291874/1
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Abstract Populations living in favelas are facing even more vulnerabilities with the sudden escalation of the COVID-19 pandemic, as social distancing is challenging in such settings. Furthermore, these populations typically lack proper sanitation and hygiene conditions, which are requirements to adequately control the outbreak. This paper proposes the use of System Dynamics modeling to support the public policy-making process in order to avert negative effects of the pandemic in the Brazilian favelas based on measures elicited from the social movement named “Favelas Contra o Corona.” The simulation model assessed the effectiveness of strategies and policy bundles encompassing temporary transfer of the favela population, supply of hygiene products, emergency sanitation structures, and expansion of Intensive Care Units. Results indicate that a suitable combination of strategies can bring significant effects to the number of avoidable deaths and the availability of Intensive Care Units for the population.
提供机构：
SciELO journals
创建时间：
2021-03-25
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
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
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。
arXiv 收录
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。
github 收录
Oxford 102 Flowers
牛津102花卉数据集是一个主要用于图像分类的花卉集合数据集，分为102个类别，共102种花卉，其中每个类别包含40到258幅图像。 该数据集由牛津大学工程科学系2008年在相关论文 “大量类别上的自动花分类” 中发布
OpenDataLab 收录
FER2013
FER2013数据集是一个广泛用于面部表情识别领域的数据集，包含28,709个训练样本和7,178个测试样本。图像属性为48x48像素，标签包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性。
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