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World Development Indicators for COVID-19 Outbreak|COVID-19数据集|经济发展数据集
收藏kaggle2020-04-05 更新2024-03-07 收录
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https://www.kaggle.com/datasets/thedatabeast/world-development-indicators-for-covid19-outbreak
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链接失效反馈资源简介：
A Collection of Datasets from the World Bank to analyze the impact of COVID-19
创建时间：
2020-04-05
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
波士顿房价数据集
波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，通常用于回归任务，尤其是房价预测。下方文档中有所有字段顺序的描述。
阿里云天池 收录
PASCAL VOC 2007
这个挑战的目标是从现实场景中的许多视觉对象类别中识别对象（即不是预先分割的对象）。它基本上是一个监督学习问题，因为它提供了一组标记图像的训练集。已选择的 20 个对象类别是： 人：人 动物：鸟、猫、牛、狗、马、羊 交通工具：飞机、自行车、船、公共汽车、汽车、摩托车、火车 室内：瓶子、椅子、餐桌、盆栽、沙发、电视/显示器 将有两个主要比赛和两个较小规模的“品酒师”比赛。内容：提供的训练数据由一组图像组成；每个图像都有一个注释文件，为图像中存在的 20 个类别之一中的每个对象提供一个边界框和对象类别标签。请注意，来自多个类的多个对象可能出现在同一图像中。
OpenDataLab 收录
MRMR
MRMR是一个专家级的多学科多模态检索基准，包含1502个经过人类专家仔细验证的查询，涵盖了23个领域。与之前的基准相比，MRMR在三个关键方面取得了进步：首先，它挑战了跨多个专业领域的检索系统，能够在不同领域之间进行细粒度的模型比较；其次，查询是推理密集型的，需要更深入地解释图像，例如诊断显微镜幻灯片；此外，还引入了矛盾检索这一新型任务，要求模型识别冲突的概念。与仅限于单个图像或单模态文档的早期基准不同，MRMR提供了一个具有多图像查询和混合模态语料库文档的现实场景。
arXiv 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