怎么合并家庭金融数据

合并金融数据库

主要有两种合并方式。

横向合并：如果你只是准备用某一年，比如说2019年的截面数据，那么你可能需要将一些家庭数据和个人数据合并，这个时候用merge命令：

use "D:\主数据库dta" //打开你的主数据库 merge m:n var using "D:\待合并数据库dta" //var是两个数据库共有的一个变量，m:n是合并的方式

纵向合并：你想构造一个面板数据，需要把2015、2017年、和2019年的数据合并。注意：纵向合并需要保持两表变量名一致。

连接CAD文件所在文件夹，将CAD注记拖入地图。转换工具——转出至地理数据库，双击“导入CAD注记”。选择CAD注记，参考比例默认即可。

点击确定，进行转换。在内容列表中，关闭目标数据，只显示转换结果数据。点击编辑器，开始编辑，即可对注记进行 *** 作。

智能医疗有很多的发展方向，例如医学影像处理、诊断预测、疾病控制、 健康 管理、康复机器人、语音识别病历电子化等。当前人工智能技术新的发力点中的医学图像在疾病的预测和自动化诊断方面有非常大的意义，本篇即针对医学影像中的病例分析，降噪，分割，检索等领域来介绍一些常用的数据集。

11 病例分析数据集

111 ABIDE

发布于2013年，这是一个对自闭症内在大脑结构的大规模评估数据集，包括539名患有ASD和573名正常个体的功能MRI图像。

112 OASIS

OASIS，全称为Open Access Series of Imaging Studies，已经发布了第3代版本，第一次发布于2007年，是一项旨在使科学界免费提供大脑核磁共振数据集的项目。它有两个数据集可用，下面是第1版的主要内容。

(1) 横截面数据集：年轻，中老年，非痴呆和痴呆老年人的横断面MRI数据。该组由416名年龄在18岁至96岁的受试者组成的横截面数据库组成。对于每位受试者，单独获得3或4个单独的T1加权MRI扫描包括扫描会话。受试者都是右撇子，包括男性和女性。100名60岁以上的受试者已经临床诊断为轻度至中度阿尔茨海默病。

(2) 纵向集数据集：非痴呆和痴呆老年人的纵向磁共振成像数据。该集合包括150名年龄在60至96岁的受试者的纵向集合。每位受试者在两次或多次访视中进行扫描，间隔至少一年，总共进行373次成像。对于每个受试者，包括在单次扫描期间获得的3或4次单独的T1加权MRI扫描。受试者都是右撇子，包括男性和女性。在整个研究中，72名受试者被描述为未被证实。包括的受试者中有64人在初次就诊时表现为痴呆症，并在随后的扫描中仍然如此，其中包括51名轻度至中度阿尔茨海默病患者。另外14名受试者在初次就诊时表现为未衰退，随后在随后的访视中表现为痴呆症。

113 DDSM

发布于2000年，这是一个用于筛选乳腺摄影的数字数据库，是乳腺摄影图像分析研究社区使用的资源。该项目的主要支持来自美国陆军医学研究和装备司令部的乳腺癌研究计划。DDSM项目是由马萨诸塞州综合医院（D Kopans，R Moore），南佛罗里达大学（K Bowyer）和桑迪亚国家实验室（P Kegelmeyer）共同参与的合作项目。数据库的主要目的是促进计算机算法开发方面的良好研究，以帮助筛选。数据库的次要目的可能包括开发算法以帮助诊断和开发教学或培训辅助工具。该数据库包含约2,500项研究。每项研究包括每个乳房的两幅图像，以及一些相关的患者信息（研究时间，ACR乳房密度评分，异常微妙评级，异常ACR关键字描述）和图像信息（扫描仪，空间分辨率等）。包含可疑区域的图像具有关于可疑区域的位置和类型的像素级“地面真实”信息。

114 MIAS

MIAS全称为MiniMammographic Database，是乳腺图像数据库。

乳腺MG数据（Breast Mammography）有个专门的database，可以查看很多数据集，链接地址为：

115 MURA

发布于2018年2月，吴恩达团队开源了 MURA 数据库，MURA 是目前最大的 X 光片数据库之一。该数据库中包含了源自14982项病例的40895张肌肉骨骼X光片。1万多项病例里有9067例正常的上级肌肉骨骼和5915例上肢异常肌肉骨骼的X光片，部位包括肩部、肱骨、手肘、前臂、手腕、手掌和手指。每个病例包含一个或多个图像，均由放射科医师手动标记。全球有超过17亿人都有肌肉骨骼性的疾病，因此训练这个数据集，并基于深度学习检测骨骼疾病，进行自动异常定位，通过组织器官的X光片来确定机体的 健康 状况，进而对患者的病情进行诊断，可以帮助缓解放射科医生的疲劳。

参考2018年论文：MURA: Large Dataset for Abnormality Detection in Musculoskeletal Radiographs

116 ChestX-ray14

参考论文：

CheXNet: Radiologist-Level Pneumonia Detection on Chest X-Rays with Deep Learning

ChestX-ray14 是由NIH研究院提供的，其中包含了30,805名患者的112,120个单独标注的14种不同肺部疾病（肺不张、变实、浸润、气胸、水肿、肺气肿、纤维变性、积液、肺炎、胸膜增厚、心脏肥大、结节、肿块和疝气）的正面胸部 X 光片。研究人员对数据采用NLP方法对图像进行标注。利用深度学习的技术早期发现并识别胸透照片中肺炎等疾病对增加患者恢复和生存的最佳机会至关重要。

117 LIDC-IDRI

LIDC-IDRI数据集是由美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)发起收集的，目的是为了研究高危人群早期肺结节检测。该数据集中，共收录了1018个研究实例。对于每个实例中的图像，都由4位经验丰富的胸部放射科医师进行两阶段的诊断标注。该数据集由胸部医学图像文件(如CT、X光片)和对应的诊断结果病变标注组成。

118 LUNA16

发布于2016年，是肺部肿瘤检测最常用的数据集之一，它包含888个CT图像，1084个肿瘤，图像质量和肿瘤大小的范围比较理想。数据分为10个subsets，subset包含89/88个CT scan。

LUNA16的CT图像取自LIDC/IDRI数据集，选取了三个以上放射科医师意见一致的annotation，并且去掉了小于3mm的肿瘤，所以数据集里不含有小于3mm的肿瘤，便于训练。

119 NSCLC

发布于2018年，来自斯坦福大学。数据集来自211名受试者的非小细胞肺癌（NSCLC）队列的独特放射基因组数据集。该数据集包括计算机断层扫描（CT），正电子发射断层扫描（PET）/ CT图像。创建该数据集是为了便于发现基因组和医学图像特征之间的基础关系，以及预测医学图像生物标记的开发和评估。

1110 DeepLesion

DeepLesion由美国国立卫生研究院临床中心（NIHCC）的团队开发，是迄今规模最大的多类别、病灶级别标注临床医疗CT图像开放数据集。在该数据库中图像包括多种病变类型，目前包括4427个患者的32,735 张CT图像及病变信息，同时也包括肾脏病变，骨病变，肺结节和淋巴结肿大。DeepLesion多类别病变数据集可以用来开发自动化放射诊断的CADx系统。

1111 ADNI

ANDI涉及到的数据集包括如下几部分Clinical Data（临床数据）、MR Image Data（磁共振成像）、Standardized MRI Data Sets、PET Image Data（正电子发射计算机断层扫描）、Gennetic Data（遗传数据）、Biospecimen Data（生物样本数据）。

12 医学降噪数据集

121 BrainWeb数据集

发布于1997年，这是一个仿真数据集，用于医学图像降噪。研究者可以截取不同断层的正常脑部仿真图像，包括T1，T2，PD3种断层，设置断层的厚度，叠加高斯噪声或者医学图像中常见的莱斯噪声，最终会得到181×217大小的噪声图像。

13 医学分割数据集

131 DRIVE数据集

发布于2003年，这是一个用于血管分割的数字视网膜图像数据集，它由40张照片组成，其中7张显示出轻度早期糖尿病视网膜病变迹象。

132 SCR数据集

发布于2000年，胸部X光片的分割，胸部X光片中解剖结构的自动分割对于这些图像中的计算机辅助诊断非常重要。SCR数据库的建立是为了便于比较研究肺野，心脏和锁骨在标准的后胸前X线片上的分割。

本着合作科学进步的精神，我们可以自由共享SCR数据库，并致力于在这些分割任务上维护各种算法结果的公共存储库。在这些页面上，可以在下载数据库和上载结果时找到说明，并且可以检查各种方法的基准结果。

133 医学图像分析benchmark

在网址>

1打开proe软件，设置工作目录，方便保存零件到自己设置的文件夹，养成良好的工作习惯。

2打开自己将要进行剖切的零件，在工具栏中找到视图管理器，如下图的一个图标，图中箭头指示出。

3打开视图管理器，出现一个对话框，找到X截面并点开，如图中箭头所示。然后点击新建，并对剖视图进行命名，本例输入a。

4然后回车，出现如图所示对话框，单击完成，之后出现图二中的对话框，点击平面，然后选择图中红色圆圈中的平面，因为该平面经过其中两个圆的中心。

5按照第三步打开视图管理器并切换到X截面，发现已经有了一个名A的截面，鼠标双击，会发现零件被剖切了，如下图所示，说明你已经成功创建了一个截面，并将零件剖切。

6如下图所示创建工程图。新建---选绘图----选个模板，生成该零件的工程图，如下图第三张图所示。

7双击如图中圆圈中的视图，出现图中的对话框，在对话框中依次找到剖面，然后选中2D截面，再如图中箭头所示，找到新创建的A截面，绿色对勾表示该截面对该视图可用，如果为红色X，表示该截面对该视图不起作用，需要重新换个视图。

8确定以后，被剖切的工程图如下图红色圆圈所示。

一、汽车轮胎的大小和尺寸可以从轮胎侧面的数据进行查看的。

二、汽车轮胎参数查看方法

国际标准的轮胎规格是以毫米为单位，各标识分别表述轮胎宽度、扁平比、轮胎种类、轮辋直径、载重指数、速度级别

如：轮胎规格 205/55R16 91W

205表示轮胎的宽度为205mm;

55表示轮胎的断面高度与宽度的百分比为55%，即轮胎的扁平比;

“R”代表单词RADIAL，表示是子 午轮胎;

16表示轮辋的直径为16英寸;

91表示负荷指数;

w则表示轮胎的许用车速等级。

扩展资料：

轮胎的类型有：国际标准的轮胎代号，以毫米为单位表示断面宽度和扁平比的百分数。后面加上：轮胎类型代号，轮辋直径（英寸），负荷指数（许用承载质量代号），许用车速代号。

例如：175/70R 14 77H中175代表轮胎宽度是175MM，70表示轮胎断面的扁平比是70%，即断面高度是宽度的70%，轮辋直径是14英寸，负荷指数77，使用车速是H级。

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