This research presents a review of main datasets that are developed for COVID-19 research. We hope this collection will continue to bring together members of the computing community, biomedical experts, and policymakers in the pursuit of effective COVID-19 treatments and management policies. Many organizations, such as the World Health Organization (WHO), John Hopkins, National Institute of Health (NIH), COVID-19 open science table4 and such, in the world, have made numerous datasets available to the public. However, these datasets originate from a variety of different sources and initiatives. The purpose of this research is to summarize the open COVID-19 datasets to make them more accessible to the research community for health systems design and analysis.


翻译:这项研究审查了为COVID-19研究开发的主要数据集,我们希望这一数据集将继续汇集计算界成员、生物医学专家和决策者,以寻求有效的COVID-19治疗和管理政策,许多组织,如世界卫生组织(世卫组织)、约翰·霍普金斯、国家卫生研究所(NIH)、COVID-19开放科学表4 等,已经向公众提供了许多数据集,然而,这些数据集来自不同的来源和倡议,其目的是总结公开的COVID-19数据集,以便研究界更容易地利用这些数据集进行保健系统的设计和分析。

0
下载
关闭预览

相关内容

【UAI2021教程】贝叶斯最优学习,65页ppt
专知会员服务
65+阅读 · 2021年8月7日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Summarization with Graphical Elements
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
VIP会员
相关VIP内容
【UAI2021教程】贝叶斯最优学习,65页ppt
专知会员服务
65+阅读 · 2021年8月7日
专知会员服务
124+阅读 · 2020年9月8日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
165+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
154+阅读 · 2019年10月12日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
IEEE ICKG 2022: Call for Papers
机器学习与推荐算法
3+阅读 · 2022年3月30日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Workshop
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月20日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium3
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月9日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
会议交流 | IJCKG: International Joint Conference on Knowledge Graphs
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员