Global Health Observatory (GHO) - Malaria Data|疟疾数据集|全球健康数据集
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- 世界卫生组织(WHO)首次发布Global Health Observatory (GHO)平台,旨在整合全球健康数据,包括疟疾数据。
- GHO平台正式纳入疟疾数据,提供全球疟疾发病率、死亡率及相关干预措施的数据。
- GHO平台更新疟疾数据,增加了抗疟药物使用和蚊帐覆盖率等新指标。
- GHO平台发布《2015年世界疟疾报告》,详细分析全球疟疾趋势及控制进展。
- GHO平台引入实时数据更新功能,使疟疾数据更加及时和准确。
- GHO平台发布《2020年世界疟疾报告》,强调新冠疫情对疟疾控制的影响,并提出应对策略。
学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
LibriSpeech
LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库,由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物,并经过仔细分割和对齐。
OpenDataLab 收录
MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程(MOOCs)的相关数据,包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
www.kaggle.com 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集(2000-2022)
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0),SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度(10-100cm)的高时空分辨率土壤湿度,数据单位为0.001m³/m³,缺失值为-999,投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准,使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数(LAI)、土地覆盖类型(Landtypes)、地形(DEM)和土壤特性(Soil properties)作为协变量,通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度,时间尺度上:ubRMSE为0.041-0.052,R为0.883-0.919;空间尺度上:ubRMSE为0.045-0.051,R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度,它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模,尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述,请阅读说明文档。为便于使用,本研究提供了两种不同分辨率的版本:30 秒(~1km)和0.1度(~9km)。
国家青藏高原科学数据中心 收录
RML24
RML24是首个专门为卫星信号识别和解调的深度学习应用设计的数据集。它整合了遥测和通信信号在遥测、跟踪和指挥(TT&C)系统中,并模拟了真实卫星信道中的信号损伤效应。该数据集利用软件定义无线电(SDR)平台和射频(RF)收发器进行严格的空中测量,并验证收集的数据。RML24为研究人员提供了基本的数据和建模基准,以促进智能和自适应卫星通信系统的算法验证和发展,推动数据驱动卫星通信技术的发展。
github 收录