Tỉ lệ chia sẻ bộ dữ liệu theo phạm vi ứng dụng 12 tháng gần nhất
Dữ liệu mới nhất
Đây là bộ dữ liệu phép toán cộng được sử dụng để huấn luyện máy tính AI của tác giả. Nó được tạo ra bằng cách sử dụng các công thức Excel và cũng đã áp dụng các kỹ thuật tính toán đặc trưng.
Đây là một bộ dữ liệu phát hiện xâm nhập dành cho học thuật. Toàn bộ nội dung thuộc về các tác giả gốc: Tiến sĩ Nour Moustafa và Tiến sĩ Jill Slay. Các trích dẫn bài báo gốc của họ và tất cả các bài viết phù hợp khác được liệt kê trên trang UNSW-NB15.Bộ dữ liệu đầy đủ cũng cung cấp các tệp pcap, BRO, và Argus cùng với tài liệu bổ sung.Các phiên bản của bộ dữ liệu:V1: Các tệp CSV gốc được lấy từ nguồn gốc.V2: Đã làm sạch và chuyển đổi sang định dạng parquet.V3: Tổ chức lại để tiết kiệm dung...
Đây là bộ dữ liệu toàn diện về hình ảnh X-quang đã được tạo ra để phát hiện gãy xương, đặc biệt thiết kế cho các dự án thị giác máy tính. Mục tiêu chính của bộ dữ liệu này là hỗ trợ trong việc phát triển và đánh giá các thuật toán phát hiện gãy xương tự động.Bộ dữ liệu bao gồm các hình ảnh được phân loại thành các nhóm khác nhau, mỗi nhóm đại diện cho một loại gãy xương cụ thể. Các nhóm này bao gồm: gãy khuỷu tay (Elbow Positive), gãy ngón tay (Fingers Positive), gãy xương cẳng tay (Forearm...
Bộ dữ liệu này bao gồm các cột sau:Tháng: thời gian (dưới định dạng năm-tháng) khi dữ liệu được ghi nhận.Python Worldwide(%): Tỷ lệ phổ biến toàn cầu của Python trong tháng đó.JavaScript Worldwide(%): Tỷ lệ phổ biến toàn cầu của JavaScript.Java Worldwide(%): Tỷ lệ phổ biến toàn cầu của Java.C# Worldwide(%): Tỷ lệ phổ biến toàn cầu của C#.PhP Worldwide(%): Tỷ lệ phổ biến toàn cầu của PhP.Flutter Worldwide(%): Tỷ lệ phổ biến toàn cầu của Flutter.React Worldwide(%): Tỷ lệ phổ biến toàn cầu của...
Bộ dữ liệu này cung cấp một phân tích toàn diện về các mẫu sử dụng thiết bị di động và phân loại hành vi người dùng. Nó bao gồm 700 mẫu dữ liệu người dùng, với các chỉ số như thời gian sử dụng ứng dụng, thời gian bật màn hình, mức tiêu hao pin, và lượng tiêu thụ dữ liệu. Mỗi mục được phân loại vào một trong năm nhóm hành vi người dùng, từ sử dụng ít đến sử dụng quá nhiều, cho phép thực hiện phân tích và mô hình hóa sâu sắc.