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Occurrence Download|物种分布数据集|生物多样性数据数据集
收藏Mendeley Data2024-04-19 更新2024-06-29 收录
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https://www.gbif.org/occurrence/download/0001315-150330110031120
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A dataset containing 1796 species occurrences available in GBIF matching the query: { "and" : [ "TaxonKey is Trachemys scripta elegans (Wied, 1838)", "HasCoordinate is true", "HasGeospatialIssue is false" ] } The dataset includes 1796 records from 40 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0001315-150330110031120/datasets/export for details. Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
创建时间：
2023-06-28
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
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
中文突发事件语料库
中文突发事件语料库是由上海大学（语义智能实验室）所构建，根据国务院颁布的《国家突发公共事件总体应急预案》的分类体系，从互联网上收集了5类（地震、火灾、交通事故、恐怖袭击和食物中毒）突发事件的新闻报道作为生语料，然后再对生语料进行文本预处理、文本分析、事件标注以及一致性检查等处理，最后将标注结果保存到语料库中，CEC合计332篇。
github 收录
EcoInvent
EcoInvent是一个生命周期评估（LCA）数据库，包含了大量产品的环境影响数据。它提供了详细的产品生命周期数据，包括原材料提取、生产、使用和废弃处理等各个阶段的环境影响信息。
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糖尿病预测数据集
糖尿病相关的医学研究或者健康数据
AI_Studio 收录
猫狗分类
## 数据集描述 ### 数据集简介 本数据集是简单的猫狗二分类数据集，共2个类别，其中训练集包含275张带注释的图像，验证集包含70张带注释的图像。整个数据集共10.3MB，可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ### 数据集支持的任务 可用于快速模型验证、性能评估、小数据集训练等。 ## 数据集的格式和结构 ### 数据格式 数据集包括训练集train和验证集val，train和val文件夹之下按文件夹进行分类，共有2个子文件夹，同类别标签的图片在同一个文件夹下，图片格式为JPG。同时包含与标注文件中label id相对应的类名文件classname.txt。 ### 数据集加载方式 ```python from modelscope.msdatasets import MsDataset from modelscope.utils.constant import DownloadMode ms_train_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='train') # 加载训练集 print(next(iter(ms_train_dataset))) ms_val_dataset = MsDataset.load( 'cats_and_dogs', namespace='tany0699', subset_name='default', split='validation') # 加载验证集 print(next(iter(ms_val_dataset))) ``` ### 数据分片 本数据集包含train和val数据集。 | 子数据集 | train | val | test | |---------|-------------:|-----------:|---------:| | default | 训练集 | 验证集 | / | ### Clone with HTTP ```bash git clone https://www.modelscope.cn/datasets/tany0699/cats_and_dogs.git ```
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