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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
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
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
Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集,包含多种水果的图像,如苹果、香蕉、樱桃等,总计42345张图片,分为训练集和验证集,共有64个水果类别。
github 收录
Allen Brain Atlas
Allen Brain Atlas 是一个综合性的脑图谱数据库,提供了详细的大脑解剖结构、基因表达数据、神经元连接信息等。该数据集包括了小鼠、人类和其他模式生物的大脑数据,旨在帮助研究人员理解大脑的结构和功能。
portal.brain-map.org 收录
