Nirapod：实际安全的虚拟艺术
该数据集来自 kaggle.com，包含 2 个文件，围绕应急准备与安全应用的用户调查和访谈数据。数据覆盖 113 条记录、8 个结构化属性，涉及受访者年龄、职业、恐慌状态下的应用使用、软硬件激活偏好及高压力条件下的关键界面需求
基本信息
资源简介
Nirapod：实际安全的虚拟艺术
Nirapod: The Virtual Art of Actual Safety
该数据集来自 kaggle.com，包含 2 个文件，围绕应急准备与安全应用的用户调查和访谈数据。数据覆盖 113 条记录、8 个结构化属性，涉及受访者年龄、职业、恐慌状态下的应用使用、软硬件激活偏好及高压力条件下的关键界面需求。可用于分析用户对安全应用的使用反馈、可用性测试结果和现场访谈信息，支持公共安全领域的用户行为分类与需求研究（来源 Kaggle，MIT 许可）。
【数据集背景】
源站首次发布：2026-10-05。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：数据集摘要：关于应急准备与安全应用的调查和访谈 概述 数据集名称： Surveys and Interviews on Emergency Preparedness and Safety Apps - Table 1.csv 总条目数： 113 条记录，涵盖 8 个结构化属性 * 核心目标： 捕获关于应急准备、恐慌状态安全应用使用、硬件/软件激活偏好以及高压力条件下关键界面需求的实证用户反馈、可用性测试数据和上下文现场访谈。 --- 数据集模式 | 列名 | 描述 | 关键值/示例 | | :--- | :--- | :--- | | Respondent / Study Group | 标识符或样本队列规模 | 53 名参与者，研究参与者（共 20 人），调查受访者 1–22，具名个人受访者 | | Age | 参与者的年龄或年龄范围 | 18 岁以下，18–24，25–34，18–45 | | `Occupa
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 76.28 KB。
【主题与分类】
主题标签：public safety、asia、survey analysis。本站分类：眼病/麦粒肿。
【获取与许可】
源站页面：https://www.kaggle.com/datasets/ashrafulislamtanzil/nirapod-the-virtual-art-of-actual-safety
使用许可：MIT。
下载信息
注册下载
需要注册 Kaggle 账号并登录后下载，适合需要跟踪下载记录和使用 API 的用户。
需登录公开下载
无需注册即可直接获取公开样本或文档，适合快速预览和评估数据集质量。
暂未开放有偿下载
公开数据集受托下载与技术交付服务。
提供高速下载与技术交付服务（收技术服务费，非数据销售）
暂未开放当前数据集主要来源为 Kaggle 公开托管，完整影像包建议通过原始链接或 Kaggle API 获取。
使用方式
数据集获取
源站：https://kaggle.com/datasets/ashrafulislamtanzil/nirapod-the-virtual-art-of-actual-safety
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据集大小约 76.3 KB。
数据说明
ashraful islam tanzil (2026). Nirapod: The Virtual Art of Actual Safety [Dataset]. https://www.kaggle.com/datasets/ashrafulislamtanzil/nirapod-the-virtual-art-of-actual-safety
数据加载示例（图像类）
from PIL import Image
import glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)
# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path) # 要求 子目录=类别
目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。
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