预测感染的计算智能方法——系统综述
关于使用计算智能预测感染的系统综述文献集，包含2003-2019年间101篇相关文献，主要涉及败血症、艰难梭菌感染等。
基本信息
模态
文本
大小
0.000016944 GB
创建/更新时间
2020-01-25
资源简介
该数据集是一篇系统综述论文，涵盖2003年至2019年间使用计算智能（如机器学习）预测感染（主要为败血症、艰难梭菌感染和手术部位感染）的研究，共收录101篇相关文献，数据模态为文本（论文摘要等），用途为分析感染预测的研究现状与趋势。
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://data.mendeley.com/datasets/jtdz62t7by/1
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- 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:
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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