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新冠病毒CT分类数据集（包含正常与新冠两类共1560张图片）.zip

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简介：
本资料包提供了一个新冠病毒CT影像分类的数据集，内含1560张图像，分为正常和新冠肺炎感染两大类。适合用于训练机器学习模型识别肺炎特征。 新冠肺炎CT分类数据集包含1560张图片（包括正常和新冠两类）。该数据集适用于多种图像分类算法，如resnet、vgg、Googlenet、mobilenet等。COVID-19 RADIOGRAPHY DATABASE整合了来自意大利以及Ieee8023和40余篇论文中的CT扫描结果，形成了一个包含219张新冠病例图片、1341张正常扫描图片和1345张肺炎扫描图片的数据集。

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  • 新冠病毒CT分类数据集（包含正常与新冠两类共1560张图片）.zip
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    本资料包提供了一个新冠病毒CT影像分类的数据集，内含1560张图像，分为正常和新冠肺炎感染两大类。适合用于训练机器学习模型识别肺炎特征。 新冠肺炎CT分类数据集包含1560张图片（包括正常和新冠两类）。该数据集适用于多种图像分类算法，如resnet、vgg、Googlenet、mobilenet等。COVID-19 RADIOGRAPHY DATABASE整合了来自意大利以及Ieee8023和40余篇论文中的CT扫描结果，形成了一个包含219张新冠病例图片、1341张正常扫描图片和1345张肺炎扫描图片的数据集。
  • 新冠病毒检测数据集，包含1765张X胸透图像，采用COCO格式标注，能区分新冠肺炎、正常及肺炎三种情况.zip
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    本数据集提供1765张胸部X光影像，以COCO格式详细标注，涵盖新冠肺炎、健康和普通肺炎三类情况，适用于医学影像分析与疾病诊断研究。 新冠肺炎检测数据集包含1765张胸透光片，并使用COCO格式进行标注，可以识别出新冠肺炎、正常和肺炎三种状态。
  • 新型冠状病毒引起的肺部感染CT影像
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    本项目聚焦于由新型冠状病毒引发的肺炎患者的CT影像分析，旨在通过视觉展示病毒感染在肺部的具体表现与演变过程。 本资源包含2341张新冠肺炎CT图像，可供深度学习训练数据集使用。 图片格式为png，每张图片的大小在500-400*300-400像素之间。 部分图片中可见毛玻璃影和白实体，并且有一些连续时间段从正常肺部图像过渡到含有病灶的图像。
  • 新型冠状病毒肺炎疫情确诊病例数据
    优质
    本页面提供最新的新型冠状病毒肺炎疫情的确诊病例数据，包括新增、累计及分布情况等信息，帮助用户及时了解疫情动态。 新冠病毒肺炎疫情确诊数据已经进行了整理，包括全国、省、市从1月11日开始的每日确诊人数和治愈人数等数据。最新的数据可以联系作者获取。
  • 基于LSTM的新冠病毒预测模型.zip
    优质
    本项目包含一个基于长短期记忆网络（LSTM）的机器学习模型，用于预测新冠病毒感染趋势。通过分析历史数据，该模型能够提供对未来疫情发展的估计和预警。 使用LSTM神经网络预测新冠病毒的传播情况需要利用相关数据进行建模分析。
  • 用Python模拟预测新型冠状病毒肺炎数据
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    本项目利用Python编程语言和相关数据分析库，建立模型来模拟与预测新型冠状病毒肺炎的传播趋势及影响因素，为疫情防控提供参考依据。 大家还好吗？背景就不再赘述了。本来我计划初四上班的，但现在推迟到了2月10日。这是我工作以来最长的一个假期了。可惜现在哪儿也去不了。在家闲着没事，就想用Python来模拟预测一下新冠病毒肺炎的数据吧。要声明的是本段落纯属个人娱乐，并不代表实际情况。 采用SIR模型进行分析：其中S代表易感者，I表示感染者，R则为恢复者或康复状态的人群。染病人群作为传染源，在一定几率下会将疾病传给易感人群；同时他们也有一定的概率被治愈并获得免疫能力或者不幸死亡。一旦易感人群感染了病毒，则他们会成为新的传染源。 模型假设条件如下： 1. 不考虑人口出生、死亡和迁移等变化，即总人口数量保持不变。 2. 假设在时间t时，一个病人与易感者接触后必定具有一定的传播能力。
  • Python代码_新型冠状病毒模拟器
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    新型冠状病毒模拟器是一款利用Python编程语言开发的仿真工具，旨在通过数学模型预测和分析新冠病毒传播趋势及防控措施的效果。 最近新冠在神州大陆肆虐，全国上下一心抗击疫情。作为一名程序员，我也希望能为抗疫贡献一份力量。钟院士一直建议大家不要出门，减少人口间的流动。因此我开发了一个新型冠状病毒仿真器代码，并提供一键部署功能，以便快速运行和研究疫情发展情况。
  • 实战回归——新冠病毒感染人数预测（四）
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    本报告为系列分析之一，聚焦于利用数据分析与模型构建对当前新冠病毒感染趋势进行预测，并提出应对策略。 在新冠病毒感染人数预测的系列文章中，“回归实战-新冠病毒感染人数预测（四）”深入探讨了如何利用人工智能技术对疫情发展趋势进行准确预测。文章首先介绍了回归分析的基本理论，包括简单线性回归与多元线性回归的区别及其应用，并强调了在疫情预测中运用回归模型的重要性。 文中详细解释了为何使用回归模型处理时间序列数据较为合适，并通过实例演示了如何收集相关的疫情数据集。这些数据可能涵盖每日新增感染人数、检测率、人口流动情况以及政府防疫措施的实施状况等信息。作者指出，高质量的数据是保证预测准确性的重要因素，因此在预处理阶段需要投入大量时间和精力确保数据质量。 对于模型构建部分，文章提到应根据具体数据分析和预测目标选择合适的回归方法。例如，在线性趋势明显的情况下可采用线性回归；当面对非线性的变化时，则可能需要用到多项式回归或岭回归等更复杂的方法。此外，作者还详细说明了如何进行模型训练、划分数据集以及评估模型性能的具体步骤。 为了便于读者理解，文章提供了一段Python代码示例，展示了使用scikit-learn库构建一个基础的线性回归模型的过程，并利用该模型预测未来的疫情走势。同时，作者分享了一些实际应用中常见的问题和挑战，如过拟合现象、提高模型泛化能力以及如何处理实时更新的新数据等。 文章结尾总结指出，尽管回归分析为新冠病毒感染人数预测提供了一种强有力的工具，但任何预测都存在一定的不确定性。因此，必须定期对模型进行调整以反映最新的疫情发展情况，并建议结合其他机器学习技术（如深度学习）来进一步提升预测的准确性和稳定性。
  • 利用Python爬取和分析关于新型冠状病毒的“谣言”新闻数据
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    本项目旨在运用Python技术采集并分析有关新冠病毒的虚假信息，通过数据处理与可视化揭露谣言特征及传播规律。 一、爬取数据话不多说了，直接上代码（copy即可使用） ```python import requests import pandas as pd class SpiderRumor(object): def __init__(self): self.url = https://vp.fact.qq.com/loadmore?artnum=0&page=%s self.header = { User-Agent: Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 11_0 like Mac OS X) AppleWebKit/604.1.38 (KHTML, like } ```
  • 小麦病害分类数据集（含7653张图片，12个类别）.7z
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    本数据集包含7653张图像，涵盖12种不同类型的小麦病害，旨在促进农业领域中机器学习算法的研发与应用。 数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测且无标注文件。 数据集格式：仅包含jpg图片，每个类别文件夹下存放着对应类别的图片。 图片总数（jpg文件个数）：7653 分类的类别数量：12 各分类下的图片数量： - crown_and_root_rot: 1102 - healthy_wheat: 1434 - leaf_rust: 1797 - powdery_mildew: 218 - wheat_aphids: 315 - wheat_cyst_nematode: 57 - wheat_loose_smut: 1017 - wheat_red_spider: 199 - wheat_scab: 545 - wheat_sharp_eyespot: 545 - wheat_stalk_rot: 274 - wheat_takeall: 150 重要说明：暂无。 特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，仅提供准确且合理分类存放。