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A股上市公司现场检查随机抽查数据|证券市场监管数据集|公司合规性数据集
收藏CnOpenData2024-05-23 收录
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https://www.cnopendata.com/data/m/listedcompany-special/listed-random-check.html
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链接失效反馈资源简介：
为进一步提高上市公司质量，保护投资者合法权益，维护证券市场秩序，依据国务院发布的《国务院办公厅关于推广随机抽查规范事中事后监管的通知》（国办发〔2015〕58号）等政策文件，中国证监会发布了《关于印发中国证监会推广随机抽查工作实施方案的通知》（证监发〔2015〕80号），并从2016年开始执行上市公司现场检查随机抽查工作，要求不同省份和计划单列市进行上市公司随机抽查工作，以加强预防性监管。 CnOpenData推出了A股上市公司现场检查随机抽查数据，包括省份和计划单列市、发文日期、工作开展时间、检查范围截止时间、所辖区域上市公司数、抽取时公司名称等字段。
提供机构：
CnOpenData
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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LinkedIn Salary Insights Dataset
LinkedIn Salary Insights Dataset 提供了全球范围内的薪资数据，包括不同职位、行业、地理位置和经验水平的薪资信息。该数据集旨在帮助用户了解薪资趋势和市场行情，支持职业规划和薪资谈判。
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PDT Dataset
PDT数据集是由山东计算机科学中心（国家超级计算济南中心）和齐鲁工业大学（山东省科学院）联合开发的无人机目标检测数据集，专门用于检测树木病虫害。该数据集包含高分辨率和低分辨率两种版本，共计5775张图像，涵盖了健康和受病虫害影响的松树图像。数据集的创建过程包括实地采集、数据预处理和人工标注，旨在为无人机在农业中的精准喷洒提供高精度的目标检测支持。PDT数据集的应用领域主要集中在农业无人机技术，旨在提高无人机在植物保护中的目标识别精度，解决传统检测模型在实际应用中的不足。
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学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)
学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建，包含5686张图像和45578个标签，重点关注六种行为：举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景，通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估，平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础，解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。
arXiv 收录
China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey（CHNS）是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目，旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响，以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体，采用多阶段随机抽样方法，收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据，包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起，CHNS不断扩展，新增多个城市和省份，并持续完善纵向数据链接，为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录