秘鲁Callao城区COVID-19疫情期间经济与营养变化前瞻性队列研究的家庭调查结果
该数据集为秘鲁利马Callao城区开展的一项前瞻性队列研究的家庭调查结果，研究主题为COVID-19疫情期间家庭经济与营养状况的变化，相关论文发表于Wellcome Open Research
基本信息
资源简介
秘鲁Callao城区COVID-19疫情期间经济与营养变化前瞻性队列研究的家庭调查结果
Household survey results for \"A prospective cohort study of economic and nutritional changes during the COVID-19 pandemic in urban Callao, Lima, Peru\"
该数据集为秘鲁利马Callao城区开展的一项前瞻性队列研究的家庭调查结果，研究主题为COVID-19疫情期间家庭经济与营养状况的变化，相关论文发表于Wellcome Open Research。数据以匿名化形式在开放数据存储库中发布，涵盖家庭层面的调查信息，可用于分析疫情期间家庭经济与营养变化的关联，支持感染性疾病及公共卫生相关研究（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【主题与分类】
主题标签：Medicine, Health and Life Sciences。本站分类：感染性疾病。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3A213d70316b2cea5522e46c26e0d955afb805c4dc1a5ef9e98111f1b73056328d
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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- OpenDataLab:
数据说明
发表于《Wellcome Open Research》的“秘鲁利马卡亚俄城区COVID-19疫情期间经济与营养变化的前瞻性队列研究”的家庭调查结果。作为开放数据存储库一部分的匿名化数据
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
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需要用于商业化训练或医疗器械注册（NMPA/FDA）？
公开数据往往缺乏完整的病理回证与专家标注。千方医数集依托三甲直采网络，提供合规、去标识化、支持注册级质控的专病数据集交易服务。
