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德城区建筑企业养老保障金征收信息|建筑行业数据集|养老保障金数据集
收藏山东公共数据开放网2023-12-08 更新2024-03-04 收录
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https://data.sd.gov.cn/portal/catalog/07ecbdbdd86941d19608c00153144401
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建筑企业养老保障金征收信息建设项目应缴纳的金额信息
提供机构：
德州市德城区
数据主题
5,000+
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任务类型
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Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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全国兴趣点（POI）数据
POI（Point of Interest），即兴趣点，一个POI可以是餐厅、超市、景点、酒店、车站、停车场等。兴趣点通常包含四方面信息，分别为名称、类别、坐标、分类。其中，分类一般有一级分类和二级分类，每个分类都有相应的行业的代码和名称一一对应。 POI包含的信息及其衍生信息主要包含三个部分：
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中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 收录
鱼类目标检测数据集
本数据集专为改进YOLOv8的鱼类目标检测系统而设计，包含了丰富的鱼类图像数据，旨在为研究人员和开发者提供一个高质量的训练基础。数据集的总图像数量达到了7480张，涵盖了30个不同的鱼类类别，展现了水生生态系统的多样性和复杂性。这些图像不仅为模型训练提供了充足的样本，还确保了模型在实际应用中的泛化能力。
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Data From NSCLC-Radiomics
This collection contains images from 422 non-small cell lung cancer (NSCLC) patients. For these patients pretreatment CT scans, manual delineation by a radiation oncologist of the 3D volume of the gross tumor volume and clinical outcome data are available. This dataset refers to the Lung1 dataset of the study published in Nature Communications. In short, this publication applies a radiomic approach to computed tomography data of 1,019 patients with lung or head-and-neck cancer. Radiomics refers to the comprehensive quantification of tumour phenotypes by applying a large number of quantitative image features. In present analysis 440 features quantifying tumour image intensity, shape and texture, were extracted. We found that a large number of radiomic features have prognostic power in independent data sets, many of which were not identified as significant before. Radiogenomics analysis revealed that a prognostic radiomic signature, capturing intra-tumour heterogeneity, was associated with underlying gene-expression patterns. These data suggest that radiomics identifies a general prognostic phenotype existing in both lung and head-and-neck cancer. This may have a clinical impact as imaging is routinely used in clinical practice, providing an unprecedented opportunity to improve decision-support in cancer treatment at low cost. The dataset described here (Lung1) was used to build a prognostic radiomic signature. The Lung3 dataset used to investigate the association of radiomic imaging features with gene-expression profiles consisting of 89 NSCLC CT scans with outcome data can be found here: NSCLC-Radiomics-Genomics. For scientific inquiries about this dataset, please contact Dr. Hugo Aerts of the Dana-Farber Cancer Institute / Harvard Medical School (hugo_aerts@dfci.harvard.edu). More Description
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