回想一下今天早上：关掉闹钟，穿上衣服，刷牙，煮咖啡，喝咖啡，然后在上班时锁上门。现在想象一下，不用手再做所有这些事情。 由于截肢或神经系统残疾而失去手功能的患者每天都会意识到这一现实。使用脑机接口（BCI） 修复设备恢复患者执行这些日常基本活动的能力，这将大大提高患者的独立性和生活质量。当前，尚无现实，负担得起或低风险的选择，可帮助神经系统残疾的患者直接控制外部假肢与他们的大脑活动。 脑电图信号是从人的头皮上记录下来的，是由大脑活动诱发的。大脑活动和脑电图信号之间的关系是复杂的，除了特定的实验室测试之外，人们对其知之甚少。提供负担得起的、低风险的、无创的BCI设备依赖于解释脑电图信号的进一步发展。 这项比赛要求你使用从健康受试者进行这些活动时获取的脑电图数据来识别手何时在抓取、举起和替换物体。更好地了解脑电图信号与手部动作之间的关系对于开发BCI设备至关重要，该设备将使神经功能障碍患者能够更自主地在世界上移动。 Grasp-and-Lift EEG Detection_datasets.txt

酒店特征数据集2021 基于TripAdvisor的酒店推荐数据集，包含70K hotel 。 对于每家酒店，我们收集了以下功能： 酒店名称 国家 街道 地区 星级 住客评分 便利设施 房间特色 房间类型 价格 描述 您可以在上访问数据。 数据集的使用仅限于学术研究目的。 直接下载请点击 ＃样本 特征 价值 姓名 西坦布尔酒店 评论 优：55，好：0，平均：0，差：0，差：2 便利设施 免费停车，免费高速上网（WiFi），免费早餐，自行车出租，... 房间 隔音客房，空调，用餐区，客房清洁，冰箱，有线电视/卫星电视... 类型 山景，海洋景观，城市景观，新娘套房，非吸烟房，... official_description 我们的酒店位于伊斯坦布尔历史半岛的中心。 海景... 评分 5.0 街道 CayIroglu Sk。 No：26BKüçükAyasofya Mahal

Place365GoogLeNet 是在 Places365 数据集上训练的预训练模型，其底层网络架构与在 ImageNet 数据集上训练的 GoogLeNet 相同。 您可以使用网络阅读 句法净= googlenet net = googlenet('权重',权重) net = googlenet('Weights',weights) 返回在 ImageNet 或 Places365 数据集上训练的 GoogLeNet 网络。 如果权重等于“imagenet”，则网络具有在 ImageNet 数据集上训练的权重。 如果权重等于“places365”，则网络具有在 Places365 数据集上训练的权重。 从您的操作系统或 MATLAB 中打开 place365googlenet.mlpkginstall 文件将启动您拥有的版本的安装过程。 此 mlpkginstall 文件适用

UCSD Pedestrian Database

files contain 1,000,209 anonymous ratings of approximately 3,900 movies made by 6,040 MovieLens users who joined MovieLens in 2000.

深度学习常用数据集，共有7万张图片。其中6万张用于训练神经网络，1万张用于测试神经网络。 每张图片是一个28*28像素点的0~9的手写数字图片。 黑底白字。黑底用0表示，白字用0~1之间的浮点数表示，越接近1，颜色越百。

使用Python实现模糊神经网络（FNN）用于数据预测，压缩包中源码FNN.py主要用于使用训练数据集进行模型训练，生成对应的训练后模型参数，test.py主要用于利用训练好的模型对测试数据集进行预测，输出结果包括MAE、MAPE等误差值以及预测差值的分布情况等，train.csv为训练数据集，test.csv为测试数据集，.npy文件为训练后生成的隶属度函数中心点、宽度向量、权值等参数。

深度学习中，对不同类的数据集图片进行分类，使得训练集、测试集、验证集中含有的图片类别不冲突。例如我手头有一个医学图像处理的数据集，我要检测图片中的病变类别，分清他是肿瘤、创伤还是其它问题，因为每一类图片都对应着多个病人，但在实际训练过程中，同一个病人的病变图片差不多，如果分属于训练集、验证集、测试集，那么检测精度一定会有是会有所下降，所以需要先进行一次分类。这个程序就是起到这样一个作用。classify.py #读取图片前六位 def sixTop(fileList): sixTopName = list() for name in fileList: sixTopName.append(name[0:6]) return sixTopName #判断前六位数字是否重复，输出次数 def imgRepeat(L): repeatList = [] setList = set(L) flag=True if len(L) != len(setList): flag=False

工业仪表分割数据集， 可直接用于实际项目，数据均为实际项目中采集

资源详细介绍情况可点击链接查看 http://t.csdn.cn/DnLFg 此资源为CCPD2019车牌提取和字符提取出的数据集，为压缩包part4，由于平台限制共有7个压缩包，只有part1需要积分，七个需要全部下载同时解压才可以使用。