<b>Impact of tourism on bird behavior: a comparison of flight initiation distance between birds in areas of tourist and non-tourist attraction</b>|野生动物行为学数据集|人类活动影响数据集
收藏Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据,包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态,适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
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中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
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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。
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MFE-ETP
MFE-ETP数据集由天津大学智能与计算学部创建,是一个针对具身任务规划的多模态基础模型综合评估基准。该数据集包含1184个高质量测试案例,覆盖100个具身任务,涉及对象理解、时空感知、任务理解和具身推理等多个能力维度。数据集的创建过程结合了从BEHAVIOR-100和VirtualHome平台收集的典型家庭任务数据,并通过人工标注和设计任务指令进行精细化处理。MFE-ETP数据集主要应用于提升多模态基础模型在具身人工智能领域的任务规划能力,旨在解决模型在复杂任务场景中的性能瓶颈问题。
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中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据,目前不同来源的全国行政区划数据非常多,但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此,锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础,辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据,参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础,具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日,包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图,按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日,我国共有34个省级单位,分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日,我国共有333个地级单位,分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟,其中38个矢量要素未纳入统计(比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等)。截止2023年1月1日,我国共有2843个县级单位,分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区,其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴(比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等)。
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