1.2.1 赛题概况 比赛要求参赛选手根据给定的数据集,建立模型,预测不同的心跳信号。赛题以预测心电图心跳信号类别为任务,数据集报名后可见并可下载,该该数据来自某平台心电图数据记录,总数据量超过 20 万,主要为 1 列心跳信号序列数据,其中每个样本的信号序列采样频次一致,长度相等。为保证比赛的公平性,将从中抽取 10 万条作为训练集,2 万条作为测试集 A,2 万条作为测试集 B,同时会对心跳信号类别 (label) 信息进行脱敏。 通过这道赛题来引导大家走进医疗大数据的世界,主要针对于于竞赛新人进行自我练习,自我提高。 1.2.2 数据概况 一般而言,对于数据在比赛界面都有对应的数据概况介绍 (匿名特征除外),说明列的性质特征。了解列的性质会有助于对数据的理解和后续分析。其中, 匿名特征 即未告知数据列所属的性质的特征列。 文件 train.csv 包含特征: id 为心跳信号分配的唯一标识 heartbeat_signals 为心跳信号序列(数据之间采用“,”进行分隔) label 为心跳信号类别 (0、1、2、3) 文件 testA.csv 包含特征: id 心跳信号分配的唯一标识 heartbeat_signals 心跳信号序列(数据之间采用“,”进行分隔)
时间: 2024-04-24 22:22:06 浏览: 18
你想问的是关于某个医疗大数据比赛的信息,包括赛题概况和数据概况。这是一个心电图信号分类问题,我们需要根据给定的数据集建立模型来预测心跳信号的类别。数据集包括训练集、测试集A和测试集B,其中训练集有10万条数据,测试集A和测试集B各有2万条数据,心跳信号类别信息已被脱敏。数据中包含心跳信号序列和对应的标签,我们需要根据心跳信号序列预测标签。
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ds_n32g455系列数据手册v1.2.1
ds_n32g455系列数据手册v1.2.1 是一本有关ds_n32g455系列芯片的详细说明书。此芯片系列由某公司研发出来,用于各种电子设备中。
该数据手册包含了ds_n32g455系列芯片的技术规格、功能特性、引脚定义、电气特性、时序图、模块接口、说明等详细信息。通过阅读该手册,用户可以了解到芯片的性能指标、工作原理以及如何正确地使用该芯片。
在技术规格方面,数据手册提供了芯片的工作温度范围、供电电压、封装类型等信息,这些技术规格对于设计师来说是非常重要的参考。
在功能特性方面,数据手册详细介绍了芯片支持的功能,例如处理器核心、存储器、接口等,这些功能特性决定了芯片的应用领域和性能。
同时,数据手册中还包含了芯片的引脚定义和电气特性,通过了解引脚的功能和电特性,用户可以正确设计芯片的电路连接和供电方式。
此外,数据手册还提供了芯片的时序图,可以清楚地展示芯片的各种信号的传输时序和时钟要求,帮助设计师合理布局芯片的时钟和信号线。
数据手册还包含了各个模块的接口和功能说明,帮助用户理解芯片内部各个模块之间的通信方式和配合关系,以及如何正确配置芯片的工作模式。
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1.2.1道路交通数据获取方法研究现状
当前,道路交通数据获取方法主要包括传统交通统计方法、智能交通系统、移动通信网络数据、卫星遥感技术等几种。
传统交通统计方法包括人工记录、交通事故分析和交通调查等方式。这些方法的数据准确性较高,但需要大量时间和人力投入,且无法实现实时数据采集。
智能交通系统则采用了计算机视觉、雷达技术、无线通信技术等手段,可以实现实时交通数据采集和分析。但是,智能交通系统的建设成本较高,需要大量的设备和技术支持,对数据采集范围和频率也有一定限制。
移动通信网络数据则可以通过移动设备采集数据,如GPS定位、移动网络通信数据等。这种方法具有可扩展性和实时性,但数据准确性较低。
卫星遥感技术则可以通过卫星图像或雷达反射数据获取道路交通信息。这种方法可以实现大范围、全天候的数据采集,但需要专业的技术和设备支持。
总的来说,不同的道路交通数据获取方法各具优缺点,需要根据具体情况选择合适的方法。未来,随着技术的发展和应用的普及,道路交通数据获取方法将会更加多样化和智能化。