食源性疾病数据集CSV（19119条记录）【500010069】下载

weixin_39821746 2023-11-19 14:00:27
食源性疾病数据集是与食用受污染食品引起的疾病相关的信息的综合集合。该数据集涵盖了广泛的食源性疾病、其相关病原体、受影响的个体、地理位置和其他相关因素。它是研究人员、医疗保健专业人员和政策制定者了解食源性疾病的流行、模式和影响的宝贵资源。 , 相关下载链接：https://download.csdn.net/download/s1t16/88498968?utm_source=bbsseo
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食源性疾病数据集CSV（19119条记录）【500010069】
食源性疾病数据集是与食用受污染食品引起的疾病相关的信息的综合集合。该数据集涵盖了广泛的食源性疾病、其相关病原体、受影响的个体、地理位置和其他相关因素。它是研究人员、医疗保健专业人员和政策制定者了解食源性疾病的流行、模式和影响的宝贵资源。
基于线性回归根据饮食习惯和身体状况估计肥胖水平
刘欢，女，西安工程大学电子信息学院，2023级研究生研究方向：机器视觉与人工智能电子邮件：2768691353@qq.com孙思伟，男，西安工程大学电子信息学院，23级研究生研究方向：深度强化学习与人工智能电子邮件：sunsiwei0109@163.com该数据集来自于UCL机器学习知识库,数据集包括墨西哥、秘鲁和哥伦比亚等国基于饮食习惯和身体状况的个体肥胖水平估计数据。
AI数据挖掘在食品安全监测中的应用
民以食为天，食以安为先。但你知道吗？全球每年因食品安全问题导致的疾病约6亿例，其中大部分可通过早期监测避免。传统食品安全监测依赖人工抽检（比如市场监管员随机查10箱牛奶）、实验室检测（测农药残留要等3天出结果）和群众举报（比如发朋友圈投诉“泡面里有头发”），这些方法就像“用渔网捞针”——覆盖范围小、响应速度慢、漏检率高。本文将聚焦AI数据挖掘技术如何突破这些限制，覆盖从“农田到餐桌”的全链条监测（种植→加工→运输→销售），解决“查哪里、怎么查、何时查”的核心问题。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2020（二百七十一）
每年，世界上几乎十分之一的人因食用受污染的食物而生病。不安全的食品对每个人都构成了全球性的健康威胁，尤其是婴儿、幼儿、孕妇、老人和有潜在疾病的人。食品安全的重要性可以从以下事实中得到理解:食源性疾病给卫生保健系统带来压力，损害国民经济、旅游业和贸易，从而阻碍社会经济发展。不安全的食物造成了疾病和营养不良的恶性循环。因此，很明显，食品安全、营养和可持续经济发展是密不可分的。对于我们来说，改善当前的食品安全措施变得至关重要，不仅可以减少食源性疾病，还可以改善经济和社会背景。
TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018（三百零九）
本练习的主要目的是研究视觉注意模型的发展现状和主要工作。研究了两个数据集:扩展 MNIST 和支持向量回归机。前一个数据集侧重于规范问题——手写数字识别，但具有杂乱和翻译，后一个数据集侧重于现实世界的问题——街景门牌号码(SVHN)转录。在本练习中，我们以培养良好直觉的方式研究了以下论文，以选择合适的模型来应对上述挑战。基线模型基于经典的 2 层 CNN参考文献[2]，目标模型是具有 LSTM 循环注意模型(RAM)
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