美国国家癌症研究所资助的血友病多中心队列研究数据集

层次分析matlab代码，由马克斯·普朗克科学研究所开发，专为GB丛集设计。该软件集成了ClusterGB Python脚本，通过LAMMPS进行大规模原子/分子并行模拟，特别适用于平面晶界，克服周期性边界条件。此外，与DAMASK软件套件相比，GB代码还引入了深海森堡的机器学习算法和原子探针技术，用于晶界跟踪和晶体学索引。

MovieLens 10M 数据集是一个广泛应用于推荐系统研究的公开数据集，包含了大量的用户对电影的评分数据。 该数据集可以用于探索和评估不同的推荐算法，例如协同过滤、基于内容的推荐等，推动推荐系统性能的提升。此外，MovieLens 10M 数据集还可以应用于其他数据挖掘任务，例如用户行为分析、电影流行度预测等，具有广泛的应用价值。

旁遮普邦的疟疾、登革热和基孔肯雅热流行病学趋势分析显示： 疟疾：农村为主，Mansa和Bathinda流行最严重。 登革热：Patiala、Ludhiana和SAS Nagar流行最严重。 基孔肯雅热：SAS Nagar流行最严重。 特点：- 男性感染率高于女性。- 疟疾集中在8-9月，登革热在7-11月，基孔肯雅热在8-10月。 意义：- 趋势分析有助于关注流行地区和加强病媒控制。- 加强昆虫学监测、减少病媒繁殖和提高社区意识可有效控制疾病传播。

数据挖掘是从海量数据中提取有价值知识的过程，结合统计学、计算机科学和人工智能等多个领域技术。测试数据集在验证和评估模型性能中起关键作用。以下是几个经典数据集的详细介绍：1. Iris数据集：由Ronald Fisher在1936年收集，包含150个样本，每个样本属于三种鸢尾花中的一种，有4个特征。2. Libras数据集：针对手语识别，包含39种动作，由34个人执行，记录了每个动作的39个关节位置信息。3. 多特征数据集：通常用于回归、分类等任务，具有多种属性和特征，来自不同领域如金融、医疗等。这些数据集广泛用于学术研究和教育，帮助理解和掌握数据挖掘的核心概念和技术。

Matlab脚本：图宾根医学心理学研究所常用的C4.5代码。这些脚本包括事件检测器和用于检测实地考察数据结构中主轴和慢速振荡的功能。示例代码如下：cfg = []; cfg.scoring = scoring; cfg.scoring_epoch_length = 30; cfg.code_NREM = [2 3 4]; cfg.code_REM = 5; cfg.code_WAKE = 0; cfg.spi_dur_min = [0.6 0.3]; cfg.spi_dur_max = 2.5; cfg.spi_thr(1, 1) = 2; cfg.spi_thr(2, 1) = 2.25;

数据集 ImageNet：全球广泛应用的视觉识别数据集，用于分类、目标检测、图像标注等研究，尤其在深度学习模型训练上应用广泛。 COCO（Common Objects in Context）：用于物体识别和图像标注任务，图像带有精准的物体分割和位置标注，适合多物体检测。 MNIST：包含手写数字的图像数据集，常用于机器学习和深度学习入门。 研究机构 OpenAI：致力于构建安全的人工智能，研究领域涵盖自然语言处理、深度学习等。 Google Brain：专注于人工智能和深度学习前沿技术，推出了众多知名研究成果，如BERT模型等。 Facebook AI Research (FAIR)：研

Lukas Scheucher在慕尼黑工业大学的学期论文中探讨了自适应预处理FETI方法的算法特性及其在解决异质性和接近不可压缩性等数值挑战中的应用。论文通过Matlab编写通用有限元代码，详细列出了所有数值研究和使用的数字数据。

尿路结石风险受到多种因素影响，包括生活方式、遗传和饮食。咖啡、茶和饮用水的来源会影响尿量及尿中溶质浓度。这项研究分析了印度尼西亚万隆帕德贾贾兰大学/哈桑萨迪金医院的咖啡、茶和饮用水源对钙肾结石风险的影响。在2016年11月至2017年1月间，研究在Universitas Padjaran / Hasan Sadikin总医院进行，招募了30例尿路钙化疾病患者和30例对照患者。通过问卷调查收集患者的特征、咖啡和茶的摄入量及水的来源。统计分析使用了独立t检验、Mann Whitney U、卡方检验和Fisher精确检验。结果显示，每日茶和每日茶及咖啡摄入量的比值比分别为0.33和0.2，具有统计学

将美国环保局 eGRID 数据集转换为 RDF 格式，以便进行复杂的数据查询。eGRID 数据集可从美国环保局网站下载。第一步，使用 R 语言下载相关文件并合并为 CSV 文件。第二步，使用 Google Refine 加载 CSV 文件，并创建新项目。第三步，使用此存储库中的 JavaScript 脚本将数据映射到 RDF 格式。