中国农村金融统计数据|农村金融数据集|金融统计数据集
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- 中国农村金融统计数据首次由中国人民银行开始系统性收集,标志着农村金融数据的初步建立。
- 随着农村经济的发展,中国农村金融统计数据的应用范围扩大,开始为政策制定提供重要参考。
- 中国农村金融统计数据首次被纳入国家统计体系,数据质量和覆盖范围得到显著提升。
- 中国农村金融统计数据的应用领域进一步扩展,包括农村金融市场的监管和风险评估。
- 随着数字化技术的应用,中国农村金融统计数据的收集和分析效率大幅提高,数据透明度和可访问性增强。
- 1中国农村金融统计数据集的构建与应用中国农业大学 · 2021年
- 2中国农村金融发展与农民收入增长的关系研究北京大学 · 2022年
- 3基于中国农村金融统计数据的普惠金融政策效果评估清华大学 · 2023年
MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建,包含超过420小时的2D视频,涵盖20种不同语言,旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集,每段视频都配有语言标签和伪转录,部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证,确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力,通过引入语言特定风格嵌入,使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
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TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集,包含超过1.84亿条推文,覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档,可以完全重新构建,包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富,涵盖多种语言,主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中,研究团队精心筛选了表情符号和表情,确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛,旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题,特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
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中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
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URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL,主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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OpenPose
OpenPose数据集包含人体姿态估计的相关数据,主要用于训练和评估人体姿态检测算法。数据集包括多视角的图像和视频,标注了人体关键点位置,适用于研究人体姿态识别和动作分析。
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