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World File Search System公共数据
3D臂目光：3D ARM的公共数据集到达虚拟现实中的注视信息
3D武器凝视是一个公共数据集，旨在从精确控制的，舒适的姿势到达宽的可触及空间中的物体时提供自然的手臂运动以及视觉和凝视信息。参与者参与了在虚拟环境中挑选和将物体放置在各种位置和方向上，从而使工作空间最大化了探索工作区，同时通过指导参与者通过躯干和肩部来确保参与者通过视觉反馈来确保一致的坐姿姿势。这些实验设置允许以高成功率（> 98％的物体）和最小的补偿性运动捕获自然手臂运动。数据集重组超过250万个样本，这些样本从20位健康参与者中记录，他们执行14,000个单次选拔运动（每位参与者700个）。最初旨在探索基于自然眼睛和手臂协调的新型假体控制策略，但该数据集也将对对核心感觉运动控制，人形机器人机器人，人类机器人相互作用以及在注视指导计算机视觉中相关解决方案的开发和测试的研究人员也很有用。
公共数据集2023-2024
A1 Address Information Name of College/University: Kansas State University Mailing Address: 110 Anderson Hall, 919 Mid-Campus Drive North City/State/Zip/Country: Manhattan, KS 66506 Street Address (if different): City/State/Zip/Country: Main Phone Number: 785-532-6011 WWW Home Page Address: www.k-state.edu Admissions Phone Number: 785-532-6250招生免费电话号码：800-432-8270招生办公室邮寄地址：119 Anderson Hall，919 Mid-Campus Drive North City North City/State/State/Zip/Country/Country：Manhattan，KS 66506招生地址：785-532-632-6393
泰国健康疾病和社会决定因素的流行率：公共数据集的见解
摘要此评论研究了2013年至2021年泰国的卫生疾病（NCD）和卫生社会决定因素（NCD）和社会决定因素（NCDS）和2021年。NCDS和SDHS之间的因果关系在于社会经济因素，环境状况和医疗保健的机会如何显着影响NCDS风险因素和健康结果的分布，加剧健康状况的差异并塑造有助于NCD发展的个人行为。NCDS的患病率包括癌症（CA），冠状动脉疾病（CAD），慢性阻塞性肺疾病（COPD），糖尿病（DM）（DM），高血压（HTN）和中风。SDHS数据包括家庭收入，费用，贷款，教育，吸烟者，饮酒者和颗粒物2.5级别。描述性分析被用来审查公开可用的数据集。调查结果表明，家庭收入，贷款和PM2.5浓度的显着增加，构成了环境风险。NCDS的患病率，包括DM，HTN，Stroke，CAD，CA和COPD，表现出向上的趋势。NCD患病率的省级差异强调了目标干预措施的必要性。 未来的研究可能关注SDHS的纵向趋势。 为了减轻NCD的升级，务必进行全面的健康促进计划，强调风险因素意识，生活方式的改变以及增强对预防性医疗服务的访问。 调查影响健康结果的省级差异和社会经济因素对于政策制定至关重要。NCD患病率的省级差异强调了目标干预措施的必要性。未来的研究可能关注SDHS的纵向趋势。为了减轻NCD的升级，务必进行全面的健康促进计划，强调风险因素意识，生活方式的改变以及增强对预防性医疗服务的访问。调查影响健康结果的省级差异和社会经济因素对于政策制定至关重要。
现在安全！ ＃988-08-20-24-国家公共数据
问题是，将最新的OCSP状态设置为Web服务器的证书是可选的。因此，如果一个坏人掌握了有效的Web服务器证书，他们每次将其发送到Web浏览器时都会很乐意将任何OCSP的好消息钉在该证书上。但是，一旦证书被撤销，其证书管理局的OCSP现在包含坏消息（因为GRC的撤销站点的证书上周确实如此），就不会继续将该证书新闻撤销给其欺诈性获得的证书。相反，他们将删除任何钉书钉，并希望没有人的浏览器通过查询证书授权机构的OCSP服务或直接自己的CRL来检查证书的当前有效性。（据我们所知，浏览器不再自行询问OCSP。）
公共数据集2023-2024-一般信息
种族/族裔名称仅适用于美国公民，居民和其他合格的非公民。符合条件的非公民包括所有在美国境内完成高中或GED当量的学生（包括DACA和无证件学生），并且在高中毕业时不在F-1非移民学生签证上。有关其他合格（出于经济援助目的）的更多信息，请访问https://studentaid.gov/understand-aid/eligibility/requirements/non-us-citizens。非居民 - 不是美国公民或国民，并且在该国以学生签证或临时依靠的人无限期保留。不包括此类别中的DACA，无证件或其他合格的非公民。注意 - 在提供的盒子中分别报道了非居民，而不是在七个种族/种族类别中的任何一个或种族/种族中包括。
使用公共数据
妊娠糖尿病（GDM）是指在怀孕期间首次出现或首次鉴定出的葡萄糖不耐症，而不论先前存在的糖尿病（1）。在怀孕期间，GDM是一种普遍的并发症，近几十年来的发病率稳步上升（2-4）。GDM的病因是多方面的，涵盖了肥胖症/gravidic的体重，产妇年龄和多囊卵巢综合征的历史（5，6）。值得注意的是，GDM与不良围产期结局的可能性增加有关，例如前国家护症，妊娠高血压，流产，剖宫产和巨糖症（2，7，7，8）。此外，GDM已被认为是母体心血管疾病和糖尿病的重要诱发因素（9），以及后代的肥胖和胰岛素抵抗（IR）（10）。GDM临床确定的常规方法是在妊娠的24-28周内进行的，该方法采用了文献中描述的75 g口服葡萄糖耐受性测试（OGTT）（11）。然而，经验证据表明，在此阶段诊断出GDM时，尽管症状管理有潜在的益处，但母亲和胎儿都可能已经受到不同程度的不利影响（12、13）。因此，对妊娠糖尿病风险增加的妇女的及时认识对于减轻潜在的不良结果并阻止了转世代谢后遗症的潮流至关重要。
皇家麻醉师学院 - 数字和技术以及 NHS、患者和公共数据的使用 - 学院代表
• 学院和 GMC 的良好成员，拥有现行的执业执照 • 具有丰富的技术经验和兴趣，包括人工智能、机器人和自主系统等新兴技术。 • 具有丰富的数据治理问题知识和经验 • 担任 Caldicott Guardian（理想情况） • 担任 CCIO/CIO 或同等职位等成熟的数字角色（理想情况） • 广泛了解国家数据和信息战略 • 致力于确保麻醉和围手术期护理过程和结果指标被纳入 NHS 和其他相关核心数据集。 • 有证据表明与来自广泛专业背景的人（包括临床医生和患者）合作并产生影响。 • 与涉及医疗保健技术和信息学的专业机构建立联系，例如 NHS Digital、专业记录标准机构 (PRSB)、临床信息学学院和麻醉计算与技术协会 (SCATA)。 • 出色的口头和书面沟通能力，包括将技术问题翻译成通俗易懂的英语的能力。 • 强大的领导能力、人际交往能力和组织能力。薪酬
根据公共数据，适用于巴西的早产和出生体重预测的机器学习方法。
机器学习工具（AM）的日益增长的使用，或更普遍的人工智能技术影响了各个知识领域。使用这些工具的主要挑战之一是模型培训的数据可用性。这个问题在健康中更加相关，因为有许多敏感或私人数据需要特定护理来传播。作为缓解此问题的一种方法，Datasus（统一的卫生系统计算机部门）提供了大量的公共数据，可以使用机器学习的培训和测试。Datasus提供的基础之一是生活出生信息系统（Sinasc），该系统汇集了有关整个国家领土上出生的流行病学信息。在这项工作中，Sinasts数据库将用于评估机器学习方法的生存能力和准确性，以预测巴西早产和低出生体重。这种变量是新生儿健康的决定因素，并且与新生儿ICU等高健康服务成本密切相关[1]。因此，AM方法可用于预测/预防特定案例和制定公共卫生政策[2]。
使用公共数据集的放射肿瘤学人工智能应用
人工智能 (AI) 具有对放射肿瘤学领域产生积极影响的巨大潜力。然而，开发放射肿瘤学 AI 模型需要大量精选数据集（通常涉及图像数据和相应的注释）。重要的是，最近为科学数据管理建立的可查找、可访问、可互操作、可重用 (FAIR) 原则使得越来越多的放射肿瘤学相关数据集能够通过数据存储库传播，从而成为 AI 模型构建的丰富数据来源。本文回顾了放射肿瘤学数据传播的现状和未来，特别强调已发布的成像数据集、AI 数据挑战和相关基础设施。此外，我们提供了 FAIR 数据传播协议的历史背景、当前放射肿瘤学数据分布中的困难以及有关数据传播以最终用于 AI 模型的建议。通过 FAIR 原则和标准化的数据传播方法，放射肿瘤学 AI 研究不会有任何损失，反而会有所收获。Semin Radiat Oncol 32:400 − 414 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）
空间常见目标检测公共数据集
摘要 基于监督学习的目标检测算法是当前目标检测的主流算法，高质量的数据集是目标检测算法获得良好检测性能的前提，数据集的数量和质量越大，模型的泛化能力越强，也就是说数据集决定了模型学习的上限。卷积神经网络以强监督的方式优化网络参数，通过比较预测帧与人工标注的真实帧来计算误差，然后将误差传入网络进行不断优化。强监督学习主要依靠大量图像作为模型进行不断学习，因此图像的数量和质量直接影响学习的结果。本文提出了一个用于检测空间中常见目标的数据集STAR-24K（即超过24000幅图像的空间目标识别数据集）。由于目前没有公开可用的空间目标检测数据集，我们从 NASA（美国国家航空航天局）和 ESA（欧洲航天局）官方网站发布的图片和视频等一系列渠道中提取了一些图片，并将其扩展到 24,451 张图片。我们对流行的物体检测算法进行了评估以建立基准。我们的 STAR-24K 数据集在 https://github.com/Zzz-zcy/STAR-24K 上公开。关键词：公开数据集、空间目标检测、深度学习、计算机视觉。