黄瓜病害图像数据集，高清的黄瓜病害，文件大小为537兆。Cucumber Disease Recognition Dataset

emoTypeSC:trade_mark:测试是一种新的廉价，快速且合适的筛查方法，可用于新生儿诊断镰状细胞疾病。 文献报道了其适用性的一些情况。 这项研究扩展了案例研究并回顾了现有文献。 该样本包括99名受试者，包括2019年3月至4月在基桑加尼市（刚果民主共和国）的六家医院的566例婴儿骨骼中采样的87名新生儿（36名女孩和51名男孩;体重1.9-4.9 kg体重）; 婴幼儿身高（<18岁）; 和四个成年人。 将75例新生儿的双份血样点在滤纸上，转移到比利时的列日进行LC-MS测试确认。 在99位受试者中，有74.74％的人检测HbAA，24.26％的HbAS和1％的HbSS。 与HbAA表型相比，HemoTypeSC:trade_mark:的HbAS患病率为15/60（20％），LC-MS的患病率为14/61（18.7％）。 两种方法之间的一致性为98.3％或1.7％。 这些发现支持了HemoTypeSC:trade_mark:测试作为灵敏，特定的护理点测试的有效性，对贫穷的非洲人口而言价格便宜且可靠。

番茄病害数据集 番茄病害数据集

棉花病害检测数据集YOLO8 许可证：CC BY 4.0 此数据集是，棉花病害检测数据集YOLO8，共1024张图片，为模型可推广性创建新的对象检测基准的倡议。

植物病害数据集，精心筛选常见植物，已做数据增强 包含26种常见植物，玉米，番茄，土豆、柑橘等等

YoloV8标注好的棉花叶片病害数据集,可以直接用于训练 棉花目标检测 叶片病害

番茄作物是市场上的重要主食，并且是日常食用的最常见的作物之一。 植物或农作物疾病导致生产质量和数量下降； 因此，对这些疾病的检测和分类非常必要。 感染番茄植物的疾病有很多类型，例如细菌斑，晚疫病，裁缝叶斑，番茄花叶和黄色弯曲。 早期发现植物病害可提高产量并提高其质量。 当前，智能方法已被广泛用于检测和分类这些疾病。 这种方法可以帮助农民识别类型吗？ 感染农作物的疾病 当前工作的主要目的是应用一种现代技术来识别和分类疾病。 智能技术基于使用卷积神经网络（CNN）的技术，而卷积神经网络是机器学习的一部分，可以早期发现有关植物状况的信息。 CNN方法取决于从输入图像中提取特征（例如颜色，叶子边缘等），并在此基础上确定分类。 Matlab m文件已用于构建CNN结构。 从植物村获得的数据集已用于训练网络（CNN）。 所建议的神经网络已被用于分类六种类型的番茄叶片情况（一种健康的叶片植物疾病和五种类型的叶片疾病）。 结果表明，卷积神经网络（CNN）已经实现了96.43％的分类精度。 真实图像用于验证建议的CNN技术进行检测和分类的能力，并使用5兆像素相机从真实农场中获得，因为感染该星球的大多数常

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