Sphingomonas citri Feng et al. 2022|微生物学数据集|细菌学数据集
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
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
ISIC 2019
ISIC 2019数据集包含25,331张皮肤病变图像,用于皮肤癌检测挑战。这些图像分为三个类别:良性、恶性黑色素瘤和基底细胞癌。数据集还包括每张图像的元数据,如病变类型、患者年龄和性别等。
challenge2019.isic-archive.com 收录
中国沿海地面沉降数据数据库(2015,2020)
数据来源https://doi.org/10.1038/s41467-022-34525-w。由于缺少详细公开的中国沿海地区地面升降数据,本数据集是通过系统的文献综述,对中国沿海地区的地面升降进行了详细整理,建立了中国沿海城市地面沉降数据库,包括中国沿海城市不同时段沉降速率以及测量手段。所用文献主要来源于CNKI文献数据库、Web of Science,以及灰色文献(Grey literature),如报告、规划等。该数据可用于相对海平面变化研究,沿海极值水位和海岸洪水危险性研究,为沿海地面沉降防控以及沿海适应性措施规划等提供参考和依据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
RDD2022
RDD2022是一个多国图像数据集,用于自动道路损伤检测,由印度理工学院罗凯里分校交通系统中心等机构创建。该数据集包含来自六个国家的47,420张道路图像,标注了超过55,000个道路损伤实例。数据集通过智能手机和高分辨率相机等设备采集,旨在通过深度学习方法自动检测和分类道路损伤。RDD2022数据集的应用领域包括道路状况的自动监测和计算机视觉算法的性能基准测试,特别关注于解决多国道路损伤检测的问题。
arXiv 收录
