Monastery of St. John Lampadistis, Ayios Ioannis Lambadhistis Monastery|修道院数据集|文化遗产数据集
收藏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。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息,涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类,提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录
中国沙漠边界数据集(2000-2020年)
本数据集基于Landsat遥感影像,通过辐射定标和大气校正等预处理算法得到沙漠区域影像,通过人工目视解译及波段指数的方法提提取沙漠边界区域。数据集涉及的沙漠主要包括中国八大沙漠。分别为腾格里沙漠,塔克拉马干沙漠,巴丹吉林沙漠,库布奇沙漠,乌兰布和沙漠,库木塔格沙漠,古尔班通古特沙漠,...
国家冰川冻土沙漠科学数据中心 收录
哈尔滨市区域产业链点发展评估数据
我司基于哈尔滨市区域产业发展的特征,结合数据的可获得性和有效性,基于不同产业链点的产业规模、龙头效应、资本热度、科技创新、发展效率等多个维度构建哈尔滨市区域产业链点的综合发展效能评估体系,并完成数据收集、数据清洗、特征衍生、模型构建、模型验证全过程,形成涵盖哈尔滨市主要产业链下核心链点的区域产业链点发展评分,能有效帮助金融机构在制定产业相关信贷政策以及确定特定产业预授信额度时,更准确全面地评价区域产业的发展效能和动态变化,辅助金融机构更好做好区域产业金融服务。区域产业链点发展指数 = ∑ Si * Xi ,其中Si是指标相应的权重系数,Xi是评价指标,i=1,2,3,……,21,21个指标包括“区域产业链点在营企业数量”“区域产业链点近1年新注册企业数量”等,指标经归一化处理后参与计算。模型结合专家经验和机器学习算法得出,专家主要基于行业实践、政策导向和国际贸易特点,帮助筛选关键指标并初步设定权重范围,然后通过主成分分析和随机森林算法进一步筛选指标并对初始权重进行优化。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集,主要由非网络来源的内部数据构成,包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容,质量优异,信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途,未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用,但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后,再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据,以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
huggingface 收录
