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广东技术师范大学
企业广东技术师范大学属教育，主营承担普通高等学历教育、开展有关学科专业的科学研究、技术开发、开展社会服务、文化传承创等。面向服装图像识别、专利检索、步态分析等领域提供数据服务，开放广师大多模态细粒度标签服装数据集（服装图像识别、专利检索）、广师大人体负重步态分析数据集（步态分析、人体运动）、National Identity and Basic，支撑知识产权分析与转化。
服装图像识别专利检索步态分析教育服务
数据集列表
广师大-CNLC肝癌分期判断思维链问答数据集
本数据集是基于肝细胞癌医学影像检查报告构建的CNLC肝癌分期判断思维链问答数据集。数据集包含 52414条完整的临床推演样本。每条数据由“虚拟患者影像报告”作为输入，经过深度医学逻辑网络处理，输出包含 “Reasoning（分步推理）” 和 “Answer（最终分期）” 的结构化思维链。 该数据详细覆盖了肿瘤大小、结节数量、血管侵犯特征等关键诊疗指标的逻辑判定过程。该数据集可用于训练医疗AI模型学习类似资深医生的诊断逻辑，显著提升模型在复杂病例下的推理准确率。 在数据生产过程中，通过文本清洗、结构化处理及医学分期规则映射，将原始影像描述转化为标准化的分期判别输入文本；进一步结合大语言模型生成分期推理过程，输出包含“影像特征分析—分期标准匹配—CNLC 分期结论”的多步思维链（Chain-of-Thought）问答数据。每条数据均包含明确的医学推理逻辑与标准化分期标签，适用于医学人工智能模型训练与评估。
广东省数据知识产权存证登记平台2026-01-19 更新10
广师大多模态细粒度标签服装数据集
广师大多模态细粒度标签服装数据集在Locarno分类的基础上，采用人工标记的方式来构建。数据集包括背心，短裤，长裙，短袖，手套，袜子，胸罩，外套，长袖，短裙这10类外观设计专利图像。数据集包括30000个专利共60000张专利图像，分类为10个类别，每个类别包含6000张彩色外观专利图片，每张图像的空间分辨率有三种格式28×28、32×32、224×224像素，每个类5000张属于训练集，1000张属于测试集。需要指出的是每个专利提供了前后两个视图图像反映设计特征。与Fashion-MNIST、CIFAR-10数据集相比，本数据集图像具有外观专利的特点，图像质量好，图像背景清晰，特征明显。本数据集可以用于外观专利分类、检索等算法研究和应用开发。
广东省数据知识产权存证登记平台2025-06-30 更新500
Sub-6G体声波滤波器模拟仿真数据集
本数据集面向Sub-6GHz频段体声波滤波器芯片设计、模组集成与小型化封装验证的研究与工程需求建设，单晶AlN BAW滤波器从器件仿真、版图设计、多物理场分析到封装-评估板协同优化提供完整的仿真数据链路，对加速高频大带宽、低插损、高抑制体声波滤波器的研发迭代及推进自主可控射频前端器件封装集成具有重要的参考价值。数据集的产生基于多物理场仿真平台与实验室测试系统的模拟与预测结果。其中，滤波器电路响应与S参数分析采用Advanced Design System平台完成；三维电磁仿真与封装寄生提取基于Ansys HFSS实现；三维热仿真通过COMSOL Multiphysics构建；芯片版图采用L-edit软件绘制；滤波器快速测试平台则由实验室网络分析仪、频谱仪与功放等设备搭建，形成了“电路-版图-电磁-热-封装-实测”闭环技术验证环境。数据集的内容包括 “单晶AlN滤波器芯片及模组仿真数据”与“BAW滤波器小型化封装工艺仿真建模及测试数据”两大部分。芯片及模组仿真的子集收录了N78频段BAW滤波器的电路仿真S参数文件、版图文件、三维电磁模型及三维热仿真模型；同时，针对版图间距、集成电感、GND共地环、A片及A+B片设计变种，系统导出了多种端口散射参数文件，并配有三维电磁模型、版图结构和电路拓扑等图像，直观展示芯片内部的电磁-热特性与版图布局。封装与测试部分则包含BAW滤波器和EVB评估板的联合电磁仿真模型，以及针对传输线宽、层厚、基板材料等参数的优化仿真结果，全面记录了滤波器在评估板上的电磁寄生效应与最终优化参数；此外，数据集收录了CSP与WLP封装仿真图、键合线封装仿真图、滤波器封装实测结果，以及快速测试平台、耐功率测试系统框架图和典型封装工艺流程等图示。
国家基础学科公共科学数据中心10
广师大人体负重步态分析数据集
广师大人体负重步态分析数据集是选取8名成年参与者（2名女性，6名男性），通过正面摄像头拍摄其在不同负重状态下的行走过程。具体负重状态包括：无负重；单侧负重（左腿或右腿分别负重，另一条腿无负重，负重重量依次为1kg、2kg、3kg）；双侧负重不平衡（一条腿保持1kg负重，另一条腿依次负重2kg、3kg）；双侧负重平衡（双腿同时负重，重量依次为1kg、2kg、3kg）。每种状态下，参与者均重复行走3次。后续通过mmpose工具从采集的视频中提取人体关键点数据，涵盖手腕、手肘、肩膀、髋部、膝盖、脚踝等部位，最终形成该数据集。该数据集可用于步态分析相关研究。
广东省数据知识产权存证登记平台2025-09-17 更新90
National Identity and Basic Information Survey Dataset of Residents in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area (with Statistical Indicators and Demographic Information)
该数据集基于结构化问卷调查生成，旨在调查中国香港和澳门地区公民和居民的民族认同和相关社会态度。数据收集采用五点李克特量表（1-5 分），涵盖 56 个问题，涉及国家归属感、文化认同、对移民政策的态度以及对民主和经济发展的评价等多个维度。问卷以线上或线下方式分发，受访者包括中国大陆广东地区、香港特别行政区和澳门特别行政区的大学生。共收集了 66 条记录（“National Identity Score Total.xlsx”包含 36 个问卷评分数据，“Information Results.xlsx”包含 30 个人口统计信息数据）。使用 Microsoft Excel 完成数据输入和初步处理，包括总分计算（满分：265 分）、十分位数标准化转换和标准差分析。统计指标由公式自动生成。该数据集在时间和空间上关注近年来，地理覆盖广东地区、香港和澳门，个人层面的空间分辨率除以户籍。在问卷数据表中，每行代表一个受访者（例如，YA01、B01 等），列标题 B 到 BH 对应 56 个有序评分问题（例如，“您是中国人吗？“对民主运作的自豪感”）。BI 到 BL 列列出了总分值、平均分值、标准化分值和离差。人口统计信息表包括面试编号、户籍地址、性别、职级和在大陆居住年限（以年为单位）。使用 NVivo 12 定性分析软件对每个数据集进行分析，未排除任何数据。手动输入偏差可能会导致错误。数据文件为 Excel 格式 （.xlsx），可以使用 Microsoft Excel 或兼容工具（例如 WPS、LibreOffice）打开。开启 formula 函数后，可以对统计指标进行全解析。该数据集已匿名化，适用于社会科学领域的跨区域比较、国家认同影响因素分析以及政策态度研究。
科学数据银行2025-04-28 更新30