SNOMED CT|医疗信息交换数据集|互操作性数据集
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- SNOMED CT的前身SNOMED I首次发布,由美国病理学家学会(CAP)开发,用于病理学领域的术语标准化。
- SNOMED II发布,扩展了术语范围,涵盖了更多的医学领域,并引入了层次结构和编码系统。
- SNOMED RT(Reference Terminology)发布,进一步扩展了术语的广度和深度,并引入了更多的临床信息。
- SNOMED CT正式发布,由美国病理学家学会(CAP)和英国国家卫生服务(NHS)共同开发,整合了SNOMED RT和英国临床术语(CTV3),成为全球最广泛使用的临床术语标准。
- 国际健康术语标准组织(IHTSDO)成立,接管SNOMED CT的开发和管理,推动其在全球范围内的应用和推广。
- IHTSDO更名为SNOMED International,进一步强化了SNOMED CT作为全球临床术语标准的地位,并加强了国际合作和标准化工作。
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台,专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发,包含两个机器人:D'Claw,一个三指手机器人,用于促进精细操作任务的学习;D'Kitty,一个四足机器人,用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固,能够承受从零开始的硬件强化学习,目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务,这些任务具有密集和稀疏的任务目标,并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问,旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题,特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据,包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统,优化地铁运营和乘客体验。
www.kaggle.com 收录
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
中国250米灌溉耕地分布数据集(2000-2020)
灌溉耕地分布是开展生态、水文和气候研究的关键数据,并在水土资源管理中具有特别重要的地位。通过半自动机器学习模型,融合多源遥感数据(包括耕地分布、植被指数、水稻田分布)、灌溉统计和调查数据,以及灌溉适宜性分析,生成了中国逐年、250米灌溉耕地分布图(CIrrMap250)。利用2万个参考样本和高分辨率灌溉取水数据,对灌溉耕地分布数据的精度进行评估。结果显示,CIrrMap250在2000年、2010年和2020年的总体精度为0.79-0.88,优于现有的同类产品。
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