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India Registered Motor Vehicles: City: Chennai: Non Transport: Two Wheelers: Scooters|机动车注册数据集|两轮摩托车数据集
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Registered Motor Vehicles: City: Chennai: Non Transport: Two Wheelers: Scooters data was reported at 1,021.633 Unit th in 2020. This records an increase from the previous number of 955.850 Unit th for 2019. Registered Motor Vehicles: City: Chennai: Non Transport: Two Wheelers: Scooters data is updated yearly, averaging 400.942 Unit th from Mar 2002 (Median) to 2020, with 18 observations. The data reached an all-time high of 1,021.633 Unit th in 2020 and a record low of 212.544 Unit th in 2002. Registered Motor Vehicles: City: Chennai: Non Transport: Two Wheelers: Scooters data remains active status in CEIC and is reported by Ministry of Road Transport and Highways. The data is categorized under India Premium Database’s Automobile Sector – Table IN.RAE005: Number of Registered Motor Vehicles: City: Chennai.
登记的机动车：城市：金奈：非运输：两轮车：踏板车数据在2020年报告为1,021.633单位。此记录较2019年的955.850单位有所上升。登记的机动车：城市：金奈：非运输：两轮车：踏板车数据每年更新一次，自2002年3月（中位数）至2020年，平均值为400.942单位，共有18个观测值。数据在2020年达到了历史最高值1,021.633单位，在2002年达到了历史最低值212.544单位。登记的机动车：城市：金奈：非运输：两轮车：踏板车数据在CEIC中保持活跃状态，并由交通运输部报告。该数据归类于印度高级数据库的汽车行业——表格IN.RAE005：金奈市注册机动车数量。
提供机构：
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全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
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jpft/danbooru2023
Danbooru2023是一个大规模的动漫图像数据集，包含超过500万张由爱好者社区贡献并详细标注的图像。图像标签涵盖角色、场景、版权、艺术家等方面，平均每张图像有30个标签。该数据集可用于训练图像分类、多标签标注、角色检测、生成模型等多种计算机视觉任务。数据集基于danbooru2021构建，扩展至包含ID #6,857,737的图像，增加了超过180万张新图像，总大小约为8TB。图像以原始格式提供，分为1000个子目录，使用图像ID的模1000进行分桶，以避免文件系统性能问题。
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OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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本仓库提供了水下图像增强方法和数据集的实现，包括UIEB、U45和LSUI等数据集，用于支持水下图像增强的研究和开发。
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UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
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