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收藏大学生运动和体质健康数据集(2014-2023)
《大学生运动与体质健康数据集(2014-2023)》涵盖了大学生群体在运动能力、基础身体形态、身体机能及身体素质等多个方面的关键基础数据。该数据集的采集时间跨度为2014年至2023年,样本采集自全国34个省级行政区域,共计123281名大学生参与,平均年龄为20.53岁。建立大学生运动和体质健康数据集可以准确把握学生体质健康的整体水平和变化趋势,了解大学生运动和体质健康状况,对指导个性化健康干预、优化体育教育资源配置、支持促进科学研究以及提高公众健康意识等均具有重要意义。
国家人口健康科学数据中心 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
CESNET-TimeSeries24
CESNET-TimeSeries24数据集是由捷克技术大学和CESNET合作创建的,用于网络流量异常检测和预测的时间序列数据集。该数据集包含了40周内275,124个活跃IP地址的网络流量数据,涵盖了多种设备和网络异常类型。数据集的创建过程包括数据捕获、时间序列聚合和匿名化处理,确保了数据的真实性和隐私保护。该数据集主要应用于网络流量监控、资源分配和服务编排等领域,旨在解决网络流量预测和异常检测中的实际问题。
arXiv 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
