XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数据集
基础工业能源数据集 (FIED)
作者感谢 Gale Boyd（杜克大学）、管理员 Joseph DeCarolis（美国能源信息署）、Ozge Kaplan（美国环境保护署）和 Eric Masanet（加州大学圣巴巴拉分校）作为美国生命周期评估中心 2022 年会议工业建模数据集特别会议的小组成员，以及 Heather Liddell（普渡大学）对组织和主持会议的帮助。感谢 Ashna Aggarwal、Patrick Bryant 和 Will Dean（美国能源部能源效率和可再生能源 [EERE] 战略分析办公室）；Steve Capanna、Tomy Granzier-Nakajima、Nicole Ryan 和 Jun Shepard（美国能源部政策办公室）；Amy Jordan（Carbon Solutions, LLC）；Dan Bilello、Elaine Hale、Danny Inman 和 Adrienne Lowney（国家可再生能源实验室）对报告的审查。感谢 Liz Breazeale 编辑本报告，以及感谢 Sam Baldwin（EERE 战略分析）和 Ookie Ma（能源学）对该项目的早期支持。
城市交通大数据数据集分析
摘要 现代车辆越来越能够使用支持 GPS 的车载遥测盒实时报告位置和状态信息，这些遥测盒直接连接到车辆的控制和诊断系统。我们对从英国大型城市地区行驶的车辆获得的此类数据进行探索性分析。主要目标是设计信息丰富的汇总统计数据，以便识别不同“类型”的车辆活动并量化异常行为。我们使用位置、速度、时间和发动机状态（点火开/关）将数据组织成时间持续时间增加的工作单元。我们将层次聚类方法应用于这些工作单元的某些功能，以识别不同类型的车辆路径，并量化现代城市交通状况的周期性每日变化如何影响车队的移动和行为。
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。
多模式和多任务自动驾驶数据集
当前用于自动驾驶计算机视觉的深层神经网络（DNNS）通常在仅涉及单一类型的数据和urban场景的特定数据集上进行培训。因此，这些模型努力使新物体，噪音，夜间条件和各种情况，这对于安全至关重要的应用至关重要。尽管持续不断努力增强计算机视觉DNN的弹性，但进展一直缓慢，部分原因是缺乏具有多种模式的基准。我们介绍了一个名为Infraparis的新颖和多功能数据集，该数据集支持三种模式的多个任务：RGB，DEPTH和INDRARED。我们评估了各种最先进的基线技术，涵盖了语义分割，对象检测和深度估计的任务。更多可视化和
数据集和模型的系统审查
鉴于视网膜健康与神经退行性疾病之间的已知相关性，深度学习算法可能能够从视网膜图像中获得有关脑疾病的信息。15的确，越来越多的文献证明了神经退行性疾病的进展与医生观察的视网膜发现之间的相关性，例如视网膜小动脉和静脉口径，血管折磨，视网膜层厚度，视网膜层厚度和光盘椎间盘形态学。16未来的研究可能会集中于确定光学相干断层扫描（OCT），OCT血管造影（OCT-A）和彩色眼底图像中包含的信息。15此类研究还需要考虑无法从视网膜成像中获得哪些信息。10月，Act-a和底面成像允许对视网膜特征进行详细的定量和定性分析。OCT使用光的反射率来微图像视网膜和视盘的解剖结构。周围乳腺视网膜神经纤维层（PRNFL）和黄斑神经节细胞层和内丛状层（MGCIPL）特别涉及神经退行器态，而其他标记，例如黄斑体积和脉络膜厚度，也已研究。OCT-A通过在时间上比较视网膜层
COVID-19、人工智能爱好者和玩具数据集
在计算机科学中，教科书谈到了“垃圾进，垃圾出”（GIGO）的概念；即低质量的输入数据会产生不可靠的输出或“垃圾”。当我们处理高度复杂的数据模式（例如 X 光片和计算机断层扫描）时，GIGO 就变得更加紧迫。任何深度网络的性能都直接取决于它学习的数据集的质量。可靠数据集的一个例子是像 Cancer Imaging Archive [ 1 ] 这样拥有大量专家工作成果的知名存储库 [ 2 ]。遵守 DICOM 标准并确保图像正确链接到支持元数据对于构建精心策划的数据集至关重要。最近几周，我们观察到一种趋势，即匆忙使用不当数据来训练 COVID-19 深度网络。AI 爱好者似乎不耐烦地创建自己的医学图像数据集，而没有寻求临床合作者来指导他们。这些数据集更像是通过手动收集可公开访问的图像（例如在线期刊和非同行评审档案中的预印本）而形成的“玩具集”。大多数时候，没有临床或医学能力的人工智能研究人员会创建自己的实验性“玩具”数据集，以进行初步调查并建立算法挑战框架。需要明确的是，从医学成像角度来看，“玩具数据集”并不是因为非常小且不符合 DICOM 标准而成为玩具，更重要的是因为它是由工程师和计算机科学家创建的，而不是由医生和医学/临床专家创建的。此类 COVID-19 图像数据集已在互联网上出现，
气候变化人工智能数据集愿望清单
描述：具有全球覆盖范围和不同（粒度）时间片的各种空间和光谱分辨率的卫星（和/或航空）图像。这些数据在农业（土壤成分、作物产量和作物类型检测）、森林和高风险生态系统监测（树高/类型和土地覆盖估计）、城市（建筑物高度估计）、能源（风力涡轮机和太阳能电池板定位）以及跨行业（甲烷、二氧化碳和一氧化二氮测量）中有着广泛的应用。不同的应用需要不同的空间、光谱和时间分辨率以及不同类型的标签。例如，对于能源、建筑和运输领域的许多监测应用，空间分辨率更为重要，并且经常使用非常高分辨率的 RGB 图像。光谱分辨率对于植被和土地利用等更为重要。
诊断成像数据集统计版本
引言诊断成像数据集（DID）是一个每月的数据收集，涵盖了有关英格兰NHS患者的诊断成像测试的数据。它包括对癌症的关键诊断测试的GP使用的估计，例如胸部成像，非脑化超声和大脑MRI。DID是为了监控改善预后的进展：癌症的策略1。这种策略阐明了政府，NHS和公众如何帮助预防癌症，提高癌症服务的质量和效率，并朝着实现最佳成果迈进。其中一个方面是确保GP可以访问正确的诊断测试，以帮助他们更早地诊断或排除癌症。因此，DID报告了成像活动，转介源和及时性。这些数据是从放射学信息系统（RISS）中整理的，该系统是用于管理放射学部门工作流程的医院管理系统，并将其上传到NHS Digital维护的数据库中。1.1经常使用的首字母缩写
wooldridge：来自“计量经济学导论”的 115 个数据集
admnrev . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 事务 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... 13 出席.......................................................................................................................................................................................................................14 审核.......................................................................................................................................................................................................................15 钡.......................................................................................................................................................................................................................15 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 美丽. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ........................................................................................................................................................................................................................20 big9salary ........................................................................................................................................................................................................................................................20 bwght ........................................................................................................................................................................................................................................................................20 bwght ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................20 bwght ........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................20 . 22 bwght2 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 天主教 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 水泥 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 38 犯罪1 . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。. ... . ... ... ................. ... . . . . . . . . . . . . . . 52 引擎. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ....................................................................................................................................................................................55 ezunem .......................................................................................................................................................................................................................................................................................57 公平 ..........................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................57 公平 ....................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................... 58 肥沃1 . ...
匿名QCA和网络分析（SNA）数据集
LuisBouzaGarcía（UAM），ÁlvaroOleart（Ulb），RocíoSánchezdel Vas（UC3M）和Juan Roch（UNED）1。WP 7的目的是分析民主公开辩论的规范概念如何与不同的政策替代方案和政治策略相关联，通过利用政治理论来概念化有关邮政真实性的法规和公共政策的辩论（与WP2合作）；分析公共政策努力定义在欧洲一级打击虚假信息的最佳方法，并分析欧盟通过的新兴法规（与WP4合作）2的交流专业人士和新闻实践的影响。本文介绍了WP将用来开发这些目标的分析和方法论设计。本文基于两个理由。第一个是通过促进其余学术界对研究团队决定的透明度和可重复性来满足开放科学的期望。第二个是促进学术界利益相关者社区对数据的使用。目的：解释采用欧盟法规，以应对对民主和欧盟融合的确定威胁