有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
悦诊|医疗信息化数据集|智慧医疗数据集
收藏上海数据交易所登记层2024-07-25 更新2024-08-13 收录
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https://nidts.chinadep.com/reg-hall/product-detail?id=3453
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链接失效反馈资源简介：
悦诊·智慧医院患者服务系统，是山海平医疗科技历时3载，根据国家政策指导方向与标准化规范化要求，深入医疗机构场景进行大量调研走访、运营测试，结合腾讯生态与互联网视野，打造的一款助力医疗机构聚合业务流程，从而向患者、医疗提供优质服务的SaaS化软件产品。支持医保移动支付，拥有高兼容高聚合扩展性，实现了线上就医，线下扫码全流程全场景贯穿。
提供机构：
重庆山海平医疗科技有限公司
创建时间：
2024-07-25
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
陸委會新聞稿
本會發布之新聞稿
台湾省政府资料开放平台 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2023）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2023年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2023）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录
CMAB
CMAB数据集由清华大学创建，是中国首个全国范围的多属性建筑数据集，涵盖了3667个自然城市，总面积达213亿平方米。该数据集通过集成多源数据，如高分辨率Google Earth影像和街景图像，生成了建筑的屋顶、高度、功能、年龄和质量等属性。数据集的创建过程结合了地理人工智能框架和机器学习模型，确保了数据的高准确性。CMAB数据集主要应用于城市规划和可持续发展研究，旨在提供详细的城市3D物理和社会结构信息，支持城市化进程和政府决策。
arXiv 收录
The Global Forest Watch (GFW)
The Global Forest Watch (GFW) 是一个全球森林监测平台，提供关于森林覆盖变化、火灾、森林砍伐和土地利用的实时数据和分析。数据集包括全球森林覆盖地图、森林砍伐警报、火灾热点、土地覆盖变化等信息。
globalforestwatch.org 收录
TaRF
TaRF 是由密歇根大学、耶鲁大学和加州大学伯克利分校联合创建的视触融合场景数据集，旨在将视觉与触觉信号对齐至共享的三维空间。该数据集包含 19.3k 对齐的视觉与触觉样本，覆盖 13 个普通场景，如办公室、走廊和户外环境。数据采集通过结合神经辐射场（NeRF）和触觉传感器完成，利用多视图几何方法校准视觉与触觉信号，实现空间对齐。TaRF 的创建过程包括场景的多视角视觉重建和同步采集触觉信号，最终通过扩散模型生成未直接采样的触觉信号。该数据集可用于触觉信号估计、触觉定位和材料属性理解等任务，为机器人交互和虚拟世界构建提供重要支持。
github 收录