Data Sets

Notificaciones de riesgos para la salud de los alimentos y los piensos en la Unión Europea: un conjunto de datos históricos de los problemas registrados en el portal del Sistema de Alerta Rápida para Alimentos y Piensos (RASFF).

Desde 1979, los miembros de la Unión Europea están obligados a registrar cualquier riesgo para la salud pública relacionado con los alimentos y los piensos que se comercializan en su territorio. Esta información se ha registrado en un portal denominado Sistema de Alerta Rápida para Alimentos y Piensos (RASFF). El conjunto de datos ofrece una serie de registros que van desde septiembre de 1979 hasta septiembre de 2019, ambos incluidos. Cada registro representa una incidencia registrada por los trabajadores de RASFF que contiene un conjunto de características genéricas que todas las incidencias tienen en común, y un conjunto de características que se consideran detalles de la incidencia. Entre estas características están el producto, peligro, países de origen, distribución y destino, etc. El uso potencial del conjunto de datos está relacionado con las predicciones, la búsqueda de patrones de comportamiento, etc.

Link: https://data.mendeley.com/datasets/yxkm4gs7zf/2

 

Códigos y Modelos

EEGRAPH

EEGraph es una librería de Python para modelar electroencefalogramas (EEG) como gráficos, de forma que se pueda analizar la conectividad entre diferentes áreas del cerebro. Tiene aplicaciones en el estudio de enfermedades neurológicas como el Parkinson o la epilepsia. El gráfico puede ser exportado como un objeto tipo gráfico NetworkX o también puede ser visualizado gráficamente.

EEGraph: Convert EEGs to graphs with frequency and time-frequency domain connectivity measures.
https://github.com/ufvceiec/EEGRAPH
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LOV-scraper

Script en Python para descargar todos los vocablos y alguna información disponible en el proyecto Linked Open Vocabulary (LOV) (https://lov.linkeddata.es/dataset/lov/vocabs). La salida es un archivo csv.

Herramienta de scraping para la web linkeddata
https://github.com/ufvceiec/LOV-scraper
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GEMA

GEMA es una biblioteca de Python que puede utilizarse para desarrollar y entrenar mapas autoorganizativos (SOM). También permite a los usuarios clasificar nuevos individuos, obtener informes y visualizar la información con gráficos interactivos. mailing-list: gema-som@googlegroups.com. NOTA: GEMA sólo se ha implementado en Python 3.0.

A small Python 3 library to train Self Organizing Maps and use them to classify patterns.
https://github.com/ufvceiec/GEMA
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DBpedia-scrapper

Un scrapper para crear un corpus de documentos de DBpedia basado en sus categorías. Es muy útil para personas interesadas en clasificadores Deep Learning de documentos.

A scrapper to create a repository of documents from DBpedia based on its categories
https://github.com/ufvceiec/DBpedia-Scrapper
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