有没有相关的论文或文献参考？
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井用潜水泵出口阿根廷的贸易分析数据|国际贸易数据集|市场分析数据集
收藏浙江省数据知识产权登记平台2024-11-05 更新2024-11-06 收录
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https://www.zjip.org.cn/home/announce/trends/81288
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通过分析井用潜水泵出口阿根廷的贸易稳定系数和贸易稳定级别，可广泛用于以下场景：1.评估产品出口：通过往年数据了解自身行业在某个国家的淡旺季，以平衡生产和出口数量。2.了解市场：清晰地了解市场规模及其变化趋势，为制定市场进入策略和长期发展规划提供数据支持。3.指导战略决策：利用该数据来指导战略方向的制定，确保资源投入能够聚焦于提升企业竞争能力的关键环节。4.行业竞争策略：利用该数据了解和分析同行业产品出口数据信息，来衡量自身的市场竞争力，从而优化和调整企业策略，调整销售渠道布局，制定更加精准的营销策略。5.增强客户体验：使用数据来度量和改善产品的需求情况，为客户提供针对性的指导意见，从而提升客户满意度和忠诚度。6.促进产品创新：揭示该国家消费者群体对井用潜水泵的偏好和需求差异，有助于企业进行市场细分，更好地理解市场需求和技术趋势，推动产品的创新。采集了2014—2023年东音井用潜水泵出口到阿根廷的每周出口额以及年度出口总额，分析每年度1-4季度的出口额、季度平均出口额、季度方差，用以计算贸易稳定系数=季度方差/季度平均出口额；
利用贸易稳定系数来评价井用潜水泵年度出口到该国的贸易稳定级别，判断方法如下：
不稳定：贸易稳定系数大于0.5；
中等稳定：贸易稳定系数在0.3到0.5之间；
稳定：贸易稳定系数小于0.3。
提供机构：
浙江东音科技有限公司
创建时间：
2024-10-21
AI搜集汇总
数据集介绍
以上内容由AI搜集并总结生成
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
中国1km分辨率逐月降水量数据集（1901-2023）
该数据集为中国逐月降水量数据，空间分辨率为0.0083333°（约1km），时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF，即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且，使用496个独立气象观测点数据进行验证，验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地（包含港澳台地区），不含南海岛礁等区域。为了便于存储，数据均为int16型存于nc文件中，降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理，Matlab发布了读入与存储nc文件的函数，读取函数为ncread，切换到nc文件存储文件夹，语句表达为：ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent])，其中XXX.nc为文件名，为字符串需要’’；var是从XXX.nc中读取的变量名，为字符串需要’’；i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间，leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样，研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令，可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
PCLT20K
PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集，包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像，所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究，特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。
arXiv 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
BDD100K
数据集推动了视觉的进步，但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究，以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性，这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集，我们为异构多任务学习建立了一个基准，并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明，现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
OpenDataLab 收录