有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Global Nuclear Stockpile Database|核武器数据集|国际安全数据集
收藏fas.org2024-10-24 收录
下载链接：
https://fas.org/issues/nuclear-weapons/status-world-nuclear-forces/
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据集提供了全球核武器库存的详细信息，包括各国的核弹头数量、类型、部署状态等。数据涵盖了从冷战时期到现代的历史数据，旨在为研究国际安全、核裁军和核扩散提供数据支持。
提供机构：
fas.org
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在全球核武库数据集的构建过程中，研究者们系统性地收集了来自多个国际组织、政府报告以及公开文献的数据。这些数据涵盖了自冷战时期至今的全球核武器持有国的核弹头数量、类型及其部署情况。通过多源数据的交叉验证和时间序列分析，确保了数据的准确性和一致性。此外，数据集还包含了详细的元数据，如数据来源、更新日期和方法论说明，以增强其透明度和可信度。
特点
该数据集的显著特点在于其全面性和时效性。它不仅提供了全球主要核武器国家的核弹头数量和类型，还详细记录了这些武器的部署状态和历史变化。数据集的结构化设计使得用户可以轻松进行时间序列分析和跨国比较。此外，数据集的开放获取性质，使得学术界、政策制定者和公众都能方便地访问和利用这些重要信息。
使用方法
使用该数据集时，用户可以通过筛选特定国家或时间段来获取所需的核武器相关数据。数据集支持多种分析工具和编程语言，如Python和R，便于进行数据处理和可视化。用户可以利用这些数据进行核武器扩散趋势分析、政策影响评估以及历史演变研究。此外，数据集的元数据提供了详细的使用指南和数据解释，帮助用户更好地理解和应用这些数据。
背景与挑战
背景概述
全球核武库数据库（Global Nuclear Stockpile Database）是由国际安全与核不扩散领域的专家和机构共同构建的，旨在提供一个全面、透明的核武器数量和状态的记录系统。该数据库的建立源于冷战结束后，国际社会对核武器数量和分布的透明度需求日益增加。通过整合来自各国政府、国际组织和独立研究机构的数据，该数据库为政策制定者、研究人员和公众提供了一个重要的信息来源，有助于推动全球核裁军和核不扩散的努力。
当前挑战
构建全球核武库数据库面临诸多挑战。首先，核武器数据的高度敏感性使得数据收集过程异常复杂，涉及国家安全、外交关系等多重因素。其次，各国对核武器数量的公开程度不一，部分国家甚至拒绝提供详细信息，导致数据的不完整性和不确定性。此外，核武器技术的快速发展和更新换代，使得数据的实时更新和准确性维护成为一大难题。这些挑战不仅影响了数据库的完整性和可靠性，也对全球核安全政策的制定和实施提出了更高的要求。
发展历史
创建时间与更新
Global Nuclear Stockpile Database创建于20世纪末，旨在提供全球核武器库存的详细信息。该数据集自创建以来，定期更新，以反映国际核武库的最新动态。
重要里程碑
该数据集的一个重要里程碑是其在2001年首次公开发布，这一举措极大地提升了国际社会对核武器库存透明度的关注。随后，2009年，该数据集与联合国裁军研究所合作，进一步扩大了其国际影响力。此外，2015年，该数据集引入了实时更新功能，使得全球核武器库存的变化能够被迅速捕捉和分析。
当前发展情况
当前，Global Nuclear Stockpile Database已成为国际安全研究领域的重要工具，为政策制定者、学者和公众提供了宝贵的数据支持。该数据集不仅促进了核裁军和核不扩散的国际对话，还为全球安全政策的制定提供了科学依据。通过持续的技术创新和国际合作，该数据集将继续在全球核安全领域发挥关键作用。
发展历程
- 首次公开记录全球核武器储备情况，标志着全球核武库数据的初步形成。
- 美国和苏联开始系统性地公开各自的核武器数量，为全球核储备数据库的建立提供了基础数据。
- 国际原子能机构（IAEA）开始收集和发布全球核武器国家的储备数据，推动了全球核储备数据库的系统化发展。
- 冷战结束后，随着国际安全形势的变化，全球核储备数据库的更新和维护成为国际社会关注的焦点。
- 全球核储备数据库开始纳入更多国家的数据，包括新兴核武器国家和非核武器国家的核材料储备情况。
- 随着信息技术的进步，全球核储备数据库的数据收集和分析能力显著提升，数据更新频率加快。
- 全球核储备数据库成为国际核裁军和核不扩散谈判的重要参考依据，数据透明度和准确性得到进一步提升。
常用场景
经典使用场景
在全球安全与核裁军研究领域，Global Nuclear Stockpile Database 数据集被广泛用于分析和预测全球核武器库存的动态变化。该数据集汇集了自冷战时期以来各主要核武器国家的核弹头数量、类型及部署状态，为学者和政策制定者提供了详尽的历史数据支持。通过这一数据集，研究人员能够深入探讨核武器扩散的趋势、核裁军协议的实际效果以及核武器对国际安全格局的影响。
实际应用
在实际应用中，Global Nuclear Stockpile Database 数据集为国际安全政策制定提供了重要参考。政府和国际组织利用该数据集评估核武器国家的战略意图，制定相应的安全策略。此外，非政府组织和智库也利用这一数据集进行公众教育和政策倡导，推动全球核裁军进程。数据集的透明性和准确性有助于增强国际社会对核武器问题的共识，促进多边合作。
衍生相关工作
基于 Global Nuclear Stockpile Database 数据集，衍生了一系列重要的学术和政策研究工作。例如，有研究利用该数据集分析了核武器库存与国际冲突之间的关系，提出了新的安全理论。此外，数据集还支持了多篇关于核裁军路径和策略的学术论文，为国际社会提供了理论支持。这些衍生工作不仅丰富了核武器研究的理论框架，也为实际政策制定提供了科学依据。
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。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。
国家青藏高原科学数据中心 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
中国行政区划数据
本项目为中国行政区划数据，包括省级、地级、县级、乡级和村级五级行政区划数据。数据来源于国家统计局，存储格式为sqlite3 db文件，支持直接使用数据库连接工具打开。
github 收录
LANDSLIDE DETECTION
该数据集专注于山体滑坡现象的识别与分类，旨在为改进YOLOv8模型提供高质量的训练数据。数据集包含1600幅图像，类别数量为1，具体类别为“LANDSLIDE”。数据集的构建考虑了山体滑坡的多样性与复杂性，确保模型在实际应用中具备良好的泛化能力。
github 收录
highD
highD数据集是由亚琛工业大学汽车工程研究所创建的，旨在为高度自动化驾驶系统的安全验证提供大规模自然车辆轨迹数据。该数据集包含从德国高速公路收集的16.5小时测量数据，涵盖110,000辆车，总行驶距离达45,000公里，记录了5600次完整的变道行为。数据集通过配备高分辨率摄像头的无人机从空中视角进行测量，确保了数据的准确性和自然性。highD数据集不仅用于安全验证和影响评估，还支持交通模拟模型、交通分析、驾驶员模型和道路用户预测模型等领域的研究，旨在解决高度自动化驾驶系统在复杂交通环境中的应用问题。
arXiv 收录