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Entwicklung der Reichweite klassischer Fernsehwerbung in Deutschland bis 2029|电视广告数据集|市场预测数据集
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https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1484345/umfrage/entwicklung-der-reichweite-klassischer-fernsehwerbung-in-deutschland/
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Die Reichweite in TV-Zuschauern in dem Segment 'Traditionelle TV-Werbung' des Marktes für Werbung in Deutschland wird laut Prognosen zwischen 2024 und 2029 kontinuierlich um insgesamt 0,7 Millionen Nutzer (+1.01 Prozent) steigen. Nach dem zwölften aufeinanderfolgenden Anstieg soll Prognosen zufolge die Reichweite in TV-Zuschauern im Jahr 2029 schätzungsweise 69,78 Millionen Nutzer und damit einen neuen Höchststand erreichen. Besonders hervorzuheben ist, dass die Reichweite in TV-Zuschauern in dem Segment 'Traditionelle TV-Werbung' des Marktes für Werbung in den letzten Jahren kontinuierlich gestiegen ist.Hier finden Sie weitere Informationen zu der Reichweite nach sozialen Netzwerken in dem Segment 'Social-Media-Werbung' des Marktes für Werbung in Südafrika und der Reichweite nach sozialen Netzwerken in dem Segment 'Social-Media-Werbung' des Marktes für Werbung in Ungarn. Die Statista Market Insights decken ein breites Spektrum an weiteren Märkten ab.
根据预测，德国广告市场中‘传统电视广告’这一细分领域的电视观众覆盖范围将在2024年至2029年期间持续增长，总计增加700万用户（增长1.01%）。预计在连续十二年增长之后，2029年的电视观众覆盖范围将达到约6978万用户，创下新的历史最高纪录。尤其值得关注的是，在过去几年中，‘传统电视广告’这一细分领域的电视观众覆盖范围持续上升。以下将提供有关南非和匈牙利广告市场中‘社交媒体广告’这一细分领域的社交媒体观众覆盖范围的详细信息。Statista市场洞察覆盖了广泛的其它市场。
提供机构：
Statista
数据主题
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优质数据集
54 个
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热门数据集
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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Amazon电影评论数据集
该数据集包含从1997年8月至2012年10月期间，Amazon用户对253,059种产品的7,911,684条评论。数据集被添加了真实标签，这些标签是通过爬取/抓取Amazon.com获得的，用于分类产品。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 74 年（1951~2024 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录