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2024-02-29 15:56:06 271.92MB 数据集
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实验数据来源于CCKS 2019 发布的中文电子病历命名实体识别评测数据集,共包含1379例病历样本,每份病历包含原始文本和实体标注两个部分, 实体类型包括:手术,解剖部位,药物,疾病和诊断,影像检查,实验室检验。 数据集结构为: "originalText": ",患者3月前因“直肠癌”于在我院于全麻上行直肠癌根治术(DIXON术),手术过程顺利,术后给予抗感染及营养支持治疗,患者恢复好,切口愈合良好。,术后病理示:直肠腺癌(中低度分化),浸润溃疡型,面积3.5*2CM,侵达外膜。双端切线另送“近端”、“远端”及环周底部切除面未查见癌。肠壁一站(10个)、中间组(8个)淋巴结未查见癌。,免疫组化染色示:ERCC1弥漫(+)、TS少部分弱(+)、SYN(-)、CGA(-)。术后查无化疗禁忌后给予3周期化疗,,方案为:奥沙利铂150MG D1,亚叶酸钙0.3G+替加氟1.0G D2-D6,同时给与升白细胞、护肝、止吐、免疫增强治疗,患者副反应轻。院外期间患者一般情况好,无恶心,无腹痛腹胀胀不适,无现患者为行复查及化疗再次来院就诊,门诊以“直肠癌术后”收入院。 近期患者精神可,饮食可,大便正常,小便正常,近期体重无明显变化。" "entities": "label_type": "疾病和诊断" "overlap": 0 "start_pos": 8
2024-02-29 15:41:39 1.18MB 数据集
C8051Fxxx系列单片机自2000年推出以来,其强大的内部功能和丰富的片内资源,使之能用最简单的硬件结构实现多通道数据范围的检测。本文设计的控制系统只要配置合适的电量传感器,就可方便地用于各类电力变电系统对三相电流、电压等进行范围控制,以确保电网的安全运行,具有良好的推广应用价值。
2024-02-29 14:52:07 246KB 51单片机 数据采集范围 三相电流
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暗光图像、低光照图像、夜间图像增强数据集(DICM、NPE、LIME等等)
2024-02-29 14:28:30 228.18MB
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中医学 中医医案数据库 数据集,供大家学习参考。 a. 数据内容(数据文件/表名称) 中医医案数据库是对中医医案进行采集,使用标准化词表抽取医案信息,实现医案结构化,从而支持医案分析挖掘。本数据集为中医医案数据库(1930-2008年)。 b. 其它需要说明的内容 该数据仅供科学研究参考使用;使用标准化词表抽取医案信息,实现医案结构化 a. 原始资料数据精度 b. 项目数据产生和汇集过程中的相关质量控制措施,包括完整的数据产生过程、使用的方法和标准规范、数据应用范围等内容。严格按照平台数据建设入库规范进行整合加工。 c.加工后数据精度 数据质量等同于源数据。 a.主要应用领域:中医等领域
2024-02-29 12:55:33 693KB 数据集
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knn分类iris数据 题目 Sklearn中的datasets方法导入iris鸢尾花训练样本并用train_test_split产生测试样本,用KNN分类并输出分类精度。 data = sklearn.datasets.iris.data label = sklearn.datasets.iris.target 输出 代码 from sklearn import datasets from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklea
2024-02-29 11:55:39 31KB iris
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土地利用类型SWAT分类表,可作为SWAT重分类依据 土地利用/覆被变化是自然客观条件和人类社会经济活动综合作用的结果,其形成与演变过程在受到地理自然因素制约的同时,也越来越多的受到人类改造利用行为的影响。伴随城市化进展,土地供需矛盾日益凸显,土地利用已经成为城市发展的重要影响力量,是国际研究的热门课题。 与此同时,城市空间扩张、用地结构失衡、生态环境破坏等问题。面对土地资源的这种矛盾化利用,如何把握土地利用类型之间的合理增长与平衡成为城市研究中的一个重要问题。 数据介绍 1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2018、2020年全国土地利用数据。该数据库的构建是由中国科学院地理科学与资源研究所牵头,联合中国科学院遥感应用研究所、东北地理与农业生态研究所、武汉测量与地球物理研究所、新疆生态与地理研究所、寒区旱区环境与工程研究所、成都山地灾害与环境研究所等多家单位共同完成。主要使用Landsat-MSS、Landsat-TM/ETM、Landsat8遥感影像数据,经过影像融合、几何校正、图像增强与拼接处理后,结合人机交互目视解译方法获取该数据集。 数据
2024-02-29 09:40:33 53KB 数据集
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更多项目《面部表情识别》系列文章请参考: 1.面部表情识别1:表情识别数据集(含下载链接):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129428657 2.面部表情识别2:Pytorch实现表情识别(含表情识别数据集和训练代码):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129505205 3.面部表情识别3:Android实现表情识别(含源码,可实时检测):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467015 4.面部表情识别4:C++实现表情识别(含源码,可实时检测):https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/129467023
2024-02-29 09:38:35 761B 表情识别 pytorch 情绪识别 面部表情
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手机基站数据,用于练习spark 实践,已经测试过,手机基站数据,用于练习spark 实践,已经测试过
2024-02-29 08:33:30 4KB 手机基站数据
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采用延迟测量时间同步机制DMTS和TDMA保证了网络的时间同步及数据的可靠传输;利用FPGA实现的多路并行独立SPI接口控制各个基站,通过USB接口与外部连接来采集数据。
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