糖尿病临床数据|糖尿病数据集|医疗数据分析数据集
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Sleep
该数据集包含关于睡眠效率和持续时间的信息,每个条目代表一个独特的睡眠体验,并包括ID、年龄、性别、睡眠持续时间、睡眠效率、REM睡眠百分比、深度睡眠百分比、轻度睡眠百分比、觉醒次数、咖啡因消费、酒精消费和吸烟状况等列。
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YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估,我们引入了一个新颖且全面的数据集,专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集,包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象,以实现强大的检测和分类。
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中国逐日降水数据集(1961-2022,0.1°/0.25°/0.5°)
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测,在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上,尝试应用月值降水约束和地形特征校正,并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为,CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性,其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78,均方根误差中位数为8.8 mm/d,KGE值中位数为0.69,与目前常用的降水数据集(CGDPA、CN05.1、CMA V2.0)有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今,空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°,经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录
UniMed
UniMed是一个大规模、开源的多模态医学数据集,由穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学等机构创建,包含超过530万张图像-文本对,涵盖六种不同的医学成像模态:X射线、CT、MRI、超声、病理和眼底。数据集通过利用大型语言模型(LLMs)将特定模态的分类数据集转换为图像-文本格式,并结合现有的医学图像-文本数据,实现了可扩展的视觉-语言模型(VLM)预训练。UniMed旨在解决医学领域中公开可用的大规模图像-文本数据稀缺的问题,适用于多种医学成像任务,如零样本分类和跨模态泛化。
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