Additional file 2: of Evolutionary and developmental dynamics of sex-biased gene expression in common frogs with proto-Y chromosomes
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。
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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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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
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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TCM-Tongue
TCM-Tongue是一个专门用于人工智能辅助中医舌诊的标准化舌像数据集,包含6719张在标准化条件下捕获的高质量图像,并标注了20种病理症状类别(平均每张图像有2.54个经过临床验证的标签,所有标签均由持有执照的中医执业医师验证)。数据集支持多种标注格式(COCO、TXT、XML),以方便广泛使用,并使用九种深度学习模型进行了基准测试,以展示其在人工智能开发中的实用性。该资源为推进可靠的中医计算工具提供了关键基础,填补了该领域的数据短缺,并通过标准化、高质量的诊断数据促进了人工智能在研究和临床实践中的整合。
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