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？
儿童青少年糖尿病营养治疗专家共识（2018版）|糖尿病管理数据集|营养治疗数据集
收藏国家人口健康科学数据中心2024-03-04 收录
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https://www.ncmi.cn/phda/dataDetails.html?type=project_data&id=CSTR:17970.17.A002L.202112.66.V1.0
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目前我国各地区在儿童糖尿病的营养管理观念和方法上不尽相同，尚无针对儿童青少年
糖尿病的营养治疗指南或共识，亟需能够指导临床实践的、科学的、可操作性强的营养治疗共识。本文以ISPAD、美国糖尿病学会(ADA)及中华医学会糖尿病学分会(CDS)的相关指南及共识为基础，会同国内相关领域专家学者，并参考国内外最新研究成果及循证医学证据，形成2018年儿童青少年糖尿病营养治疗专家共识，旨在指导临床医师对糖尿病儿童进行规范性营养治疗，以协助其提高血糖管理水平及生活质量，推动儿童青少年糖尿病营养的研究，为将来进一步制定国内儿童青少年糖尿病的医学营养治疗指南奠定基础。
提供机构：
浙江大学
创建时间：
2022-01-05
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
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
arXiv 收录
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
Solar Radiation Data
该数据集包含全球多个地点的太阳辐射数据，涵盖了不同时间段和气象条件下的辐射强度。数据包括直接辐射、散射辐射和总辐射等指标，适用于太阳能资源评估和气候研究。
www.nrel.gov 收录
用于陆面模拟的中国土壤数据集（第二版）
本研究对中国范围内0-2米六个标准深度层（0-5、5-15、15-30、30-60、60-100和100-200厘米）的23种土壤物理和化学属性进行了90米空间分辨率的制图。该数据集源自第二次土壤普查的8979个土壤剖面，世界土壤信息服务的1540个土壤剖面，第一次全国土壤普查的76个土壤剖面，以及区域数据库的614个土壤剖面。该数据集包括pH值、砂粒、粉粒、粘粒、容重、有机碳含量、砾石、碱解氮、总氮、阳离子交换量、孔隙度、总钾、总磷、有效钾、有效磷和土壤颜色（包括蒙赛尔颜色和RGB两种形式）。数据集的缺失值为“fillvalue = -32768”。数据集以栅格格式提供，有Tiff和netCDF两种格式。为了满足陆面建模中不同应用对空间分辨率的不同要求，CSDLv2 提供了 90 米、1 公里和 10公里空间分辨率的版本。各个土壤属性的单位参见说明文档。该数据集相对于第一版具有更好的数据质量，可广泛应用于陆面过程模拟等地学相关研究。
国家青藏高原科学数据中心 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录