The prevalence of anxiety and its association with the quality of life and illness severity among bipolar affective disorder patients in a developing country
收藏MeSH
MeSH(医学主题词表)是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念,用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息,广泛应用于医学文献的分类和检索。
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HDFS, BGL, Liberty, Thunderbird
该仓库包含四个数据集:HDFS、BGL、Liberty和Thunderbird。这些数据集用于基于日志的异常检测实验,每个数据集都提供了日志消息数量、日志序列数量、训练和测试数据中的异常数量及异常比例等详细统计信息。
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中国陆地实际蒸散发数据集(1982-2024)
本数据集为基于蒸散发互补方法研制的中国陆地蒸散发数据产品v2.0。输入数据包括CMFD v2的向下短波辐射、向下长波辐射、气温、湿度、风速、气压,GLASS反照率、发射率等,以及ERA5-Land地表温度等。本数据集时间跨度为1982年-2024年,空间范围为中国陆地。本数据集可为研究长时间尺度水循环和气候变化提供基础。陆地实际蒸散发 (Ea),单位: mm/month。 时间分辨率为逐月;空间分辨率为0.1°。数据类型:NetCDF;本数据仅为陆地实际蒸散发,不含水面。
国家青藏高原科学数据中心 收录
SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准,专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧,总计400,000个实例,从不同高度和视角(5至260米,0至90度)捕获,并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距,特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据,如高度、视角和速度,支持多模态系统的开发,以提高检测的准确性和速度。此外,数据集还包括多光谱图像,利用非可见光谱(如近红外和红边光谱)来增强人类检测能力。
arXiv 收录
BDD100K
数据集推动了视觉的进步,但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究,以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题,而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K,包含 10 万个视频和 10 个任务,以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性,这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集,我们为异构多任务学习建立了一个基准,并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明,现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 收录
