Data from: Kin recognition in a clonal fish, Poecilia formosa
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
AirSafe_DB
该数据集包含了从Plane Crash Info网站上抓取的飞机事故的结构化信息,原始数据为CSV格式,经过AI模型处理后生成了标准化的JSON格式数据。数据集包含5049条记录,每条记录包括事故信息(日期、时间、地点等)、飞机信息(运营商、航班号、机型等)、伤亡统计(总死亡人数、机组人员、乘客、地面人员等)、事故摘要(事故描述、事故类型、飞行阶段等)等内容。数据经过标准化处理,确保数据质量和一致性,适用于分析和研究。
huggingface 收录
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像,每张图像均给出对应的人名,共有5749人,且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250,绝大部分为彩色图像,但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 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
LFW (Labeled Faces in the Wild)
Labeled Faces in the Wild,是一个人脸照片数据库,旨在研究无约束的人脸识别问题。该数据集包含从网络收集的超过 13,000 张人脸图像。每张脸都标有图中人物的名字。照片中的 1680 人在数据集中有两张或更多张不同的照片。这些人脸的唯一限制是它们是由 Viola-Jones 人脸检测器检测到的。更多细节可以在下面的技术报告中找到。
OpenDataLab 收录
