Global Economic Policy Uncertainty Index|经济政策不确定性数据集|全球经济数据集
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- 首次提出全球经济政策不确定性指数的概念,由Scott R. Baker、Nicholas Bloom和Steven J. Davis共同研究并发表。
- 全球经济政策不确定性指数正式发布,成为衡量全球经济政策不确定性水平的重要工具,广泛应用于经济学研究和政策分析。
- 指数的计算方法和数据来源进一步完善,增加了对新兴市场国家的覆盖,提高了指数的全球代表性和准确性。
- 在新冠疫情期间,全球经济政策不确定性指数被广泛用于评估和预测全球经济波动,成为政策制定者和市场分析师的重要参考工具。
- 1Measuring Economic Policy UncertaintyUniversity of Chicago Booth School of Business · 2016年
- 2The Global Economic Policy Uncertainty Index: Measurement and ImplicationsNational Bureau of Economic Research · 2019年
- 3Economic Policy Uncertainty and Stock Market VolatilityUniversity of California, Berkeley · 2020年
- 4The Impact of Economic Policy Uncertainty on Corporate Investment: Evidence from a Global PerspectiveUniversity of Manchester · 2021年
- 5Economic Policy Uncertainty and Cross-Border M&A ActivityUniversity of Southern California · 2022年
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
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
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
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集,包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述,包括数据来源、图像数量、标注信息等。
github 收录
UAVDT
UAVDT数据集由中国科学院大学等机构创建,包含约80,000帧从10小时无人机拍摄视频中精选的图像,覆盖多种复杂城市环境。数据集主要关注车辆目标,每帧均标注了边界框及多达14种属性,如天气条件、飞行高度、相机视角等。该数据集旨在推动无人机视觉技术在不受限制场景下的研究,解决高密度、小目标、相机运动等挑战,适用于物体检测、单目标跟踪和多目标跟踪等基础视觉任务。
arXiv 收录