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¿Cuánto tiempo antes debería reservar mis billetes de tren de Barcelona a Porto?|火车票预订数据集|价格分析数据集
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El mejor momento para reservar tu tren desdeBarcelona a Porto es<b>77 días antes de la </b> salida. Mira cómo cambian los precios para trenes en la ruta de Barcelona a Porto.
预订从巴塞罗那至波尔图的列车之最佳时机为出发日前的77天。请观察巴塞罗那至波尔图线路列车票价之变动。
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Tropicos
Tropicos是一个全球植物名称数据库，包含超过130万种植物的名称、分类信息、分布数据、图像和参考文献。该数据库由密苏里植物园维护，旨在为植物学家、生态学家和相关领域的研究人员提供全面的植物信息。
www.tropicos.org 收录
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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Global Burden of Disease Study (GBD)
全球疾病负担研究（GBD）数据集提供了全球范围内疾病、伤害和风险因素的详细统计数据。该数据集包括了各种健康指标，如死亡率、发病率、伤残调整生命年（DALYs）等，涵盖了多个国家和地区。数据集还提供了不同年龄组、性别和时间段的详细分析。
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清博指数系统
清博指数是第三方新媒体数据查询平台。其独有的WCI、BCI、TGI算法公式已被多家央企、500强企业引用。此外，清博可根据客户需求，提供全方位指数模型构建、数据分析以及专项数据报告服务。
杭州数据交易所 收录
中国逐日格点降水数据集V2（1960–2024，0.1°）
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据，并纳入11个降水相关变量，用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法，并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集（包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS）表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证，发现该数据集显著提高了降水测量精度，降低了降水事件的高估，为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据，覆盖整个中国大陆（18°N–54°N，72°E–136°E）。该数据集涵盖1960–2024年，并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供，为了方便用户，我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录