国际残疾信息中心数据集
该数据集来自 search.dataone.org，由西弗吉尼亚大学国际残疾信息中心（ICDI）提供，汇集残障人群相关信息
基本信息
资源简介
国际残疾信息中心数据集
International Center for Disability Information
该数据集来自 search.dataone.org，由西弗吉尼亚大学国际残疾信息中心（ICDI）提供，汇集残障人群相关信息。数据以表格形式呈现，覆盖州级、美国全国及全球层面，涉及残障类型、就业史、SSI 与 SSDI 使用、IDEA 服务对象、职业伤害与疾病以及死因等主题。可用于残障相关统计分析与政策研究（来源 DataONE，http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0 许可）。
【数据内容】
源站描述（机器翻译，仅供参考）：用户可以访问与残障人士相关的数据。主题包括但不限于：残障、就业以及根据《残疾人教育法》（IDEA）获得服务的个人。背景：国际残疾信息中心（ICDI）是西弗吉尼亚大学人力资源与教育学院的一个部门。ICDI 包含关于残障人士的各种信息。数据表按州、美国总计和世界分类（每个表格均引用来源）。该数据集探讨的因素包括：残障类型、就业史、SSI 和 SSDI 使用情况、根据《残疾人教育法》（IDEA）获得服务的个人、职业伤害和疾病以及死因。用户功能：所有数据均以表格形式呈现。数据可在州级、美国级和国家/地区级获取。数据为
【主题与分类】
主题标签：tetanus、drowning、firearm、spina bifida、Meningitis、Tuberculosis、IDEA、Occupational Injury、Disability、Meningococcal infection。本站分类：损伤、中毒及外因。
【获取与许可】
源站页面：https://search.dataone.org/view/sha256%3Abccbc9db84c5757ed858d9c91fc24f5f6ddc42c515c1291c8e9d58557d49c871
使用许可：http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0。
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。
暂未开放公开下载
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。
免登录有偿下载
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
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:
数据说明
用户可以访问与残疾人相关的数据。主题包括但不限于：残疾、就业以及根据《残疾人教育法》（IDEA）接受服务的个人。
背景
国际残疾信息中心（ICDI）是西弗吉尼亚大学人力资源与教育学院的一个部门。ICDI收录了关于残疾人的各类信息。数据表按州、美国总计和世界进行分类（每张表均附有来源引用）。该数据集探讨的因素包括：残疾类型、就业历史、SSI和SSDI的使用情况、根据《残疾人教育法》（IDEA）接受服务的个人、职业伤害与疾病以及死因。
用户功能
所有数据均以表格形式呈现。数据可按州级、美国级和国家級获取。数据按类型列出并分类。
数据说明
每张表均清晰标注了数据来源及其他参考文献。数据日期范围为1999—2003年。
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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