Refinitiv ESG Scores|ESG评分数据集|金融分析数据集
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- Refinitiv(当时为Thomson Reuters)首次发布ESG(环境、社会和治理)评分,标志着ESG评分的初步形成。
- Refinitiv对ESG评分系统进行重大升级,引入了更多的数据源和指标,提升了评分的全面性和准确性。
- Refinitiv开始在全球范围内推广ESG评分,并将其应用于多个金融产品和服务中,显著提升了ESG评分的应用广度。
- Refinitiv被Blackstone收购,成为独立的金融数据提供商,进一步强化了其在ESG数据领域的领导地位。
- Refinitiv推出新一代ESG评分系统,引入了人工智能和机器学习技术,大幅提升了数据处理和分析能力。
Google Scholar
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scholar.google.com 收录
CosyVoice 2
CosyVoice 2是由阿里巴巴集团开发的多语言语音合成数据集,旨在通过大规模多语言数据集训练,实现高质量的流式语音合成。数据集通过有限标量量化技术改进语音令牌的利用率,并结合预训练的大型语言模型作为骨干,支持流式和非流式合成。数据集的创建过程包括文本令牌化、监督语义语音令牌化、统一文本-语音语言模型和块感知流匹配模型等步骤。该数据集主要应用于语音合成领域,旨在解决高延迟和低自然度的问题,提供接近人类水平的语音合成质量。
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中国气象数据
本数据集包含了中国2023年1月至11月的气象数据,包括日照时间、降雨量、温度、风速等关键数据。通过这些数据,可以深入了解气象现象对不同地区的影响,并通过可视化工具揭示中国的气温分布、降水情况、风速趋势等。
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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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World Flights
该数据集包含使用OpenSky Network实时API收集的两小时飞行数据。飞行颜色基于出发国家,记录了18000次飞行,由于缺乏卫星覆盖,海洋上的航线不完整。每条航线还加入了来自airlinecodes.co.uk的航空公司信息。
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