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Service Centre of the Federal Government for Geo-Information and Geodesy - Open Data|地理信息数据集|大地测量数据集

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re3data.org2024-05-31 收录
地理信息
大地测量
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资源简介:
The Service Centre of the Federal Government for Geo-Information and Geodesy (Dienstleistungszentrum des Bundes für Geoinformation und Geodäsie - DLZ) provides geodetic and geo-topographic reference data of the Federal Government centrally to federal institutions, public administrations, economy, science and citizens. The establishment of the Service Centre is based on the Federal Geographic Reference Data Act (Bundesgeoreferenzdatengesetz − BGeoRG), which came into effect on 1 November 2012. This act regulates use, quality and technology of the geodetic and geo-topographic reference systems, networks and data.

联邦政府地理信息与大地测量服务中心(Dienstleistungszentrum des Bundes für Geoinformation und Geodäsie - DLZ)负责向联邦机构、公共行政机构、经济、科学界及公民提供中央化的地理与大地测量参考数据。该服务中心的设立依据《联邦地理参考数据法》(Bundesgeoreferenzdatengesetz − BGeoRG),该法于2012年11月1日起生效,对地理与大地测量参考系统、网络和数据的使用、质量及技术进行了规范。
提供机构:
Dienstleistungszentrum des Bundes für Geoinformation und Geodäsie
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机构  8个
大模型
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无人机
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指令微调
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SVAMP

在解决基础应用数学问题时,模型往往主要依赖于浅层启发式方法,而非进行深度推理。因此,一个更具挑战性且经过可靠评估的SVAMP数据集被引入。该数据集改编自现有的数据集,用于评估模型在数学问题解决和推理能力方面的敏感性,其难度保持在相当于小学四年级的水平。

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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

中国陆地实际蒸散发数据集(1982-2024)

本数据集为基于蒸散发互补方法研制的中国陆地蒸散发数据产品v2.0。输入数据包括CMFD v2的向下短波辐射、向下长波辐射、气温、湿度、风速、气压,GLASS反照率、发射率等,以及ERA5-Land地表温度等。本数据集时间跨度为1982年-2024年,空间范围为中国陆地。本数据集可为研究长时间尺度水循环和气候变化提供基础。陆地实际蒸散发 (Ea),单位: mm/month。 时间分辨率为逐月;空间分辨率为0.1°。数据类型:NetCDF;本数据仅为陆地实际蒸散发,不含水面。

国家青藏高原科学数据中心 收录

OpenSonarDatasets

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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Employee Performance Dataset

该数据集包含新员工的实际表现数据,包括人口统计信息和测试分数。它作为高级线性代数在机器学习中的应用课程作业的基础资源,用于编写机器学习代码。

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