基于传感器的截瘫测量:来自系统评价的分类参考文献

包含截瘫患者传感器测量系统评价中所有参考文献的数据集,用于文献分类与复现。

Institute of Medical Biometry and Informatics, Heidelberg UniversityInstitute of Medical Biometry and Informatics, Heidelberg University
heiDATA
2020-06-24 更新
浏览 20
文本Computer and Information ScienceMedicineHealth and Life Sciences
Sensor-Based Measurements in Paraplegia: Classified References from a Systematic Review

基本信息

模态
文本
创建/更新时间
2020-06-24
版本
v1

资源简介

基于传感器的截瘫测量:来自系统评价的分类参考文献

【一句话概览】

该数据集包含系统综述“Current Use of Sensor-Based Measurements for Paraplegics”的结果,即出版物参考文献,该综述曾在 MIE 2020,日内瓦展示。数据集文件数为 1,合计大小 79.4 KB,标签为计算机与信息科学、医学健康与生命科学。源站标题为 Sensor-Based Measurements in Paraplegia: Classified References from a(来源 Dataverse)。

【数据集背景】

本数据集源站标题为《Sensor-Based Measurements in Paraplegia: Classified References from a Systematic Review》。源站首次发布:2019-10-15。

【数据内容】

源站原始描述:This dataset contains the results (publication references) of the systematic review "Current Use of Sensor-Based Measurements for Paraplegics", presented at MIE 2020, Geneva

中文译文(机器翻译,仅供快速理解,请以原文为准):本数据集包含系统综述“Current Use of Sensor-Based Measurements for Paraplegics”的结果(出版物参考文献),该综述已在日内瓦举行的MIE 2020上展示。

【数据结构与技术规格】

文件数 1 个,合计 79.44 KB。数据集 DOI:doi:10.11588/DATA/JRVJGN。

【主题与分类】

主题标签:Computer and Information Science、Medicine, Health and Life Sciences。

【适用方向】

文本类数据可用于医学自然语言处理,如命名实体识别、信息抽取与文本分类。

【获取与许可】

源站页面:https://heidata.uni-heidelberg.de/dataset.xhtml?persistentId=doi:10.11588/DATA/JRVJGN

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源站:https://heidata.uni-heidelberg.de/citation?persistentId=doi:10.11588/DATA/JRVJGN

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  2. 进入数据集详情页,按页面指引申请权限或直接下载;
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    • 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。

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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