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DHL Global Forwarding Dataset|物流数据集|货运数据集
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该数据集包含了DHL全球货运服务的相关数据，包括货运路线、运输时间、货物类型、运输成本等信息。
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AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
DHL Global Forwarding Dataset的构建基于DHL全球货运网络的实际运营数据，涵盖了从货物接收到最终交付的整个物流链条。数据集通过整合来自不同国家和地区的货运记录、运输模式、时间戳、货物状态等多维度信息，经过严格的数据清洗和标准化处理，确保数据的准确性和一致性。此外，该数据集还纳入了外部环境因素，如天气状况和交通状况，以提供更为全面的物流分析视角。
特点
DHL Global Forwarding Dataset的特点在于其高度的多样性和实时性。数据集不仅包含了传统的货运数据，如货物重量、体积和运输路径，还引入了新兴的物联网数据，如货物位置追踪和温度监控。这种多源数据的融合使得该数据集在物流优化、风险管理和客户服务提升等方面具有显著优势。同时，数据集的更新频率高，能够实时反映全球物流网络的动态变化。
使用方法
DHL Global Forwarding Dataset适用于多种物流分析和优化场景。研究者和企业可以利用该数据集进行运输路径优化、成本效益分析和风险预测。例如，通过分析历史运输数据，可以识别出最优的运输路线和时间窗口，从而降低运输成本和提高效率。此外，数据集还可用于开发智能物流系统，通过机器学习算法预测货物到达时间和可能的延误，进一步提升物流服务的可靠性和客户满意度。
背景与挑战
背景概述
DHL Global Forwarding Dataset是由全球领先的物流服务提供商DHL创建的数据集，旨在支持物流和供应链管理领域的研究与应用。该数据集汇集了DHL在全球范围内的货运数据，涵盖了从货物接收、运输到交付的整个流程。通过这些数据，研究人员和行业专家能够深入分析物流网络的效率、成本优化以及风险管理等关键问题。DHL Global Forwarding Dataset的发布，标志着物流行业在数据驱动决策方面迈出了重要一步，为全球供应链的优化提供了宝贵的数据支持。
当前挑战
DHL Global Forwarding Dataset在构建过程中面临了多重挑战。首先，数据集的规模庞大，涉及全球多个国家和地区的货运信息，数据清洗和标准化处理成为一大难题。其次，物流数据的实时性和动态性要求高，如何确保数据的及时更新和准确性是一个持续的挑战。此外，数据的安全性和隐私保护也是不可忽视的问题，特别是在涉及跨国运输和客户信息时。最后，如何有效地整合和分析这些复杂的数据，以提取有价值的洞察，也是该数据集面临的重要挑战。
发展历史
创建时间与更新
DHL Global Forwarding Dataset由DHL集团于2010年首次发布，旨在提供全球物流和货运服务的详细数据。该数据集自发布以来，定期更新，最近一次更新是在2022年，以反映全球物流行业的最新动态。
重要里程碑
DHL Global Forwarding Dataset的一个重要里程碑是其在2015年的扩展，引入了实时跟踪和预测分析功能，极大地提升了数据集的应用价值。此外，2018年，该数据集与多个国际物流平台进行了整合，进一步增强了其在全球物流网络中的影响力。这些改进不仅提高了数据集的准确性和实用性，还为物流行业的决策提供了强有力的支持。
当前发展情况
当前，DHL Global Forwarding Dataset已成为全球物流和供应链管理领域的核心资源之一。它不仅为学术研究提供了丰富的数据支持，还为行业内的企业提供了战略规划和运营优化的重要依据。通过持续的技术创新和数据更新，该数据集在推动全球物流效率提升和成本降低方面发挥了关键作用，进一步巩固了其在相关领域的领先地位。
发展历程
- DHL Global Forwarding Dataset首次发布，标志着DHL在物流数据分析领域的初步探索。
- 数据集首次应用于DHL的全球货运优化项目，显著提升了物流效率和客户满意度。
- DHL Global Forwarding Dataset开始整合物联网（IoT）数据，进一步增强数据集的实时性和准确性。
- 数据集被广泛应用于DHL的智能供应链解决方案，推动了全球物流行业的数字化转型。
- DHL Global Forwarding Dataset成功整合了人工智能（AI）技术，实现了更高级别的自动化和预测分析。
常用场景
经典使用场景
在物流与供应链管理领域，DHL Global Forwarding Dataset 被广泛用于分析全球货物运输的动态变化。该数据集详细记录了国际货运的各个环节，包括货物类型、运输方式、起始地和目的地、运输时间等关键信息。通过这些数据，研究人员能够深入探讨全球物流网络的效率、成本优化以及风险管理等问题，为跨国企业的供应链决策提供科学依据。
衍生相关工作
DHL Global Forwarding Dataset 的发布催生了一系列相关的经典研究工作。例如，有学者利用该数据集开发了基于机器学习的运输时间预测模型，显著提高了运输时间的准确性。此外，还有研究团队基于数据集中的风险数据，构建了供应链风险评估模型，为企业在面对突发事件时提供了科学的决策支持。这些研究不仅丰富了物流与供应链管理的理论体系，也为实际应用提供了有力的技术支撑。
数据集最近研究
最新研究方向
在物流与供应链管理领域，DHL Global Forwarding Dataset 近期研究聚焦于优化全球货运网络的效率与可持续性。研究者们通过分析该数据集中的海量运输数据，探索如何通过智能算法和机器学习技术，提升货物运输路径的规划与调度，减少运输时间和成本。此外，该数据集还被用于研究碳排放预测与减排策略，旨在通过数据驱动的决策支持系统，推动物流行业的绿色转型。这些研究不仅有助于提升物流企业的运营效率，还对全球供应链的稳定性和可持续性产生了深远影响。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
Nexdata/chinese_dialect
该数据集包含25,000小时的中文方言语音数据，收集自多个方言区域的本地方言使用者，涵盖闽南语、粤语、四川话、河南话、东北话、上海话、维吾尔语和藏语等。数据格式为16kHz、16bit、未压缩的wav文件，单声道。句子准确率超过95%。数据集支持的任务包括自动语音识别（ASR）和音频说话人识别。
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MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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DOLPHINS
DOLPHINS数据集是由清华大学电子工程系创建的一个大规模、多场景、多视角、多模态的自动驾驶数据集。该数据集包含42376帧图像和点云数据，涵盖6种典型自动驾驶场景，如城市交叉口、T型路口等，并考虑了动态天气条件。数据集通过CARLA模拟器生成，确保了数据的多样性和真实性。DOLPHINS数据集旨在支持车辆间（V2V）和车辆与基础设施间（V2I）的协同感知研究，解决自动驾驶中的盲区和长距离感知问题，推动互联自动驾驶技术的发展。
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鸭绿江流域与水系 – 世界地理数据大百科辞条
鸭绿江流域是指鸭绿江干流和支流汇水区，地理位置为39°43′57″N-42°17′28″N，123°35′59″E-128°45′50″E。与其接壤的流域分别是辽河流域（东）、松花江流域（北）、图们江流域（北）、大同江流域（西南）等。鸭绿江流域界线在中国境内从长白山天池火山口的南壁起始，向西南经长白山脉、转向西南至千山山脉的北部，再折向南入海；在朝鲜境内，鸭绿江流域从长白山天池南坡启始向东南经过摩天岭山脉，在头流山（2309 m）转向西南方向的赴战岭山脉，在英雄里附近转向西，经狼林山（2184 m）、广城、松源，转向西南方向的狄逾岭山脉，接江南山脉的南部后至鸭绿江河口。鸭绿江流域面积65215.49 km²，其中，中国境内面积32799.22 km²，朝鲜境内面积32416.27 km²。鸭绿江是中（国）朝（鲜）界河，它起源于长白山天池火山口的南壁，向南经惠山（朝）、折向西经临江（中）、再转向西南直向丹东（中）、新义州（朝），最后在东港（中）和多狮里（朝）附近注入黄海的西朝鲜湾。鸭绿江干流长844.98 km，有几条比较大的支流汇入，包括在朝鲜境内的虛川江、長津江、厚州川、慈城江、禿魯江、忠满江和三桥川；在中国境内的浑江、蒲石河、瑗河等。鸭绿江干流沿中朝国界线自东北向西南流经吉林省的长白朝鲜族自治县、临江市、集安市；辽宁省的桓仁满族自治县、宽甸满族自治县、丹东市和东港市；朝鲜的两江道、慈江道和平安北道。鸭绿江流域地处暖温带湿润季风气候区。年降水量800-1200 mm。流域内多山，最高海拔2745 m，河道比降比较大，达到0.0032，其中在中段可达到0.01。丰富的降水补给和较大的河床比降，使得鸭绿江流域成为亚洲单位面积水资源和水利资源最丰富的流域之一。近80年来，流域内先后建造了水丰水库（中、朝）、渭源水库（中、朝）、铁甲水库（中）、太平哨水库（中）、桓仁水库（中）、回龙山水库（中）、满丰湖水库（朝）、版平里水库（朝）、时中湖水库（朝）、狼林湖水库（朝）、长津湖水库（朝）、赴战湖水库（朝）、丰西湖水库等（朝）。数据文件包括鸭绿江干流、鸭绿江水系和鸭绿江流域地理信息系统数据文件组成。数据集以.kmz 和.shp格式存储，数据量43.8 MB（压缩为20.1 MB）。
国家对地观测科学数据中心 收录
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
www.uniprot.org 收录