Health Behaviour in School-aged Children (HBSC)|儿童健康数据集|学校环境数据集
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- HBSC数据集首次由世界卫生组织欧洲区域办公室发起,旨在研究欧洲学校儿童的健康行为。
- HBSC数据集首次正式发表,标志着该数据集在国际学术界的认可和应用。
- HBSC数据集首次应用于全球多个国家,扩展了其研究范围和影响力。
- HBSC数据集引入了新的调查工具和方法,提升了数据收集和分析的准确性。
- HBSC数据集首次发布全球健康报告,总结了多年来的研究成果和发现。
- HBSC数据集首次采用在线调查方式,适应了数字化时代的数据收集需求。
- HBSC数据集首次涵盖了更多非欧洲国家,进一步扩大了其国际影响力。
- 1The Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study: methodological developments and current analysesWorld Health Organization · 2012年
- 2Health Behaviour in School-aged Children (HBSC): a WHO cross-national studyWorld Health Organization · 2014年
- 3Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study: international report from the 2013/2014 surveyWorld Health Organization · 2016年
- 4The Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study: key findings from the 2017/2018 surveyWorld Health Organization · 2019年
- 5Health Behaviour in School-aged Children (HBSC) study: international report from the 2017/2018 surveyWorld Health Organization · 2020年
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。
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MedDialog
MedDialog数据集(中文)包含了医生和患者之间的对话(中文)。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长,会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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GME Data
关于2021年GameStop股票活动的数据,包括每日合并的GME短期成交量数据、每日失败交付数据、可借股数、期权链数据以及不同时间框架的开盘/最高/最低/收盘/成交量条形图。
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熟肉制品在全国需求价格弹性分析数据
为更好了解各市对熟肉制品的市场需求情况,本行业所有企业对相关熟肉制品需求弹性数据进行采集计算。如果熟肉制品需求量变动的比率大于价格变动的比率,那么熟肉制品需求富有弹性,说明顾客对于熟肉制品价格变化的敏感程度大,弹性越大,需求对价格变化越敏感,本行业所有企业可以在该市适当的降低熟肉制品价格来获得较多的收益。如果熟肉制品需求缺乏弹性,本行业所有企业可以在该市适当的提高熟肉制品价格来获得较多的收益。该项数据对本行业所有企业在全国的市场营销决策有重要意义。1.数据采集:采集相关熟肉制品在某一时间段全国的的需求数据和价格数据,按照市级进行整理归纳,得到该熟肉制品的需求量变动数值和价格变化数值。 2.算法规则:对采集得到的数据按照如下公式进行计算:需求弹性系数Ed=-(△Q/Q)÷(△P/P),得到需求弹性系数。式中:Q表示产品的需求量,单位为份;P表示产品的价格,单位为元;△Q表示需求量同比变动值,单位为份;△P表示价格同比变动值,单位为元。取需求弹性系数的绝对值|Ed|作为分析数据时的参考系数。 3.数据分析:根据|Ed|的数值可分析该熟肉制品的需求价格弹性。(1)|Ed|=1(单位需求价格弹性),说明需求量变动幅度与价格变动幅度相同;(2)1<|Ed|(需求富有弹性),说明需求量变动幅度大于价格变动幅度;(3)|Ed|<1(需求缺乏弹性),说明需求量变动幅度小于价格变动幅度。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
CliMedBench
CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准,由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题,涵盖14个核心临床场景,主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制,确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力,解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。
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