five

Global Firepower Index (GFI)|军事力量评估数据集

收藏
www.globalfirepower.com2024-10-24 收录
军事力量评估
下载链接:
https://www.globalfirepower.com/
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Global Firepower Index (GFI) 是一个评估全球各国军事力量的综合指数。该指数考虑了超过50个因素,包括军事预算、人口、陆地面积、海军力量、空军力量、自然资源、后勤能力、地理位置等。数据集提供了每个国家的详细评分和排名,帮助分析和比较各国的军事实力。
提供机构:
www.globalfirepower.com
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
Global Firepower Index (GFI) 数据集的构建基于全球范围内的军事力量评估,涵盖了超过130个国家和地区。该数据集通过综合分析各国的军事预算、人力、装备、后勤能力、地理环境等多个维度,采用加权评分系统进行量化评估。数据来源包括公开的政府报告、国际组织统计数据以及专业军事分析报告,确保了数据的广泛性和权威性。
使用方法
GFI 数据集适用于多种研究领域,包括国际关系、军事战略分析、地缘政治研究等。研究者可以通过该数据集进行国家间军事实力的对比分析,评估特定国家的军事威胁或防御能力。此外,GFI 数据集还可用于预测国际冲突的可能性,为政策制定者提供决策依据。使用时,建议结合其他相关数据集和分析工具,以获得更全面的研究视角。
背景与挑战
背景概述
全球火力指数(Global Firepower Index, GFI)是由全球火力网站(Global Firepower)创建的一个综合数据集,旨在评估和比较全球各国的军事力量。该数据集自2006年起由全球火力网站的专家团队持续更新,涵盖了超过130个国家的军事资源、经济状况、人口统计等多维度数据。GFI的核心研究问题是如何量化和标准化各国的军事能力,以便进行客观的国际比较。这一数据集对国际关系、军事战略研究以及国家安全政策制定具有重要影响,为学者和政策制定者提供了宝贵的参考依据。
当前挑战
GFI数据集在构建过程中面临多重挑战。首先,数据来源的多样性和复杂性使得数据整合和标准化成为一个难题。各国军事资源的透明度不一,部分数据可能存在缺失或不准确的情况。其次,如何平衡不同维度的数据以得出综合评分也是一个技术挑战,尤其是在考虑诸如地理环境、人口规模等非军事因素时。此外,随着国际形势的变化,数据集需要不断更新以反映最新的军事动态,这对数据维护和更新提出了持续的要求。
发展历史
创建时间与更新
Global Firepower Index (GFI) 数据集首次发布于2006年,旨在提供全球军事力量的综合评估。该数据集每年更新一次,以反映各国军事能力的最新变化。
重要里程碑
GFI数据集的重要里程碑包括2010年引入的海军力量评估,以及2015年增加的网络战能力分析。这些更新使得GFI不仅涵盖传统的陆海空三军,还扩展到新兴的军事领域,如网络战和太空战。此外,2018年,GFI开始提供定制化报告服务,允许用户根据特定需求获取更详细的军事力量分析。
当前发展情况
当前,GFI数据集已成为全球军事分析领域的重要参考工具,广泛应用于国防政策制定、军事战略研究和国际关系分析。其数据涵盖了超过130个国家的军事力量,包括人员、装备、财政预算等多个维度。GFI的持续更新和扩展,不仅提升了其在全球军事力量评估中的权威性,也为相关领域的学术研究和实际应用提供了宝贵的数据支持。
发展历程
  • Global Firepower Index (GFI) 首次发布,旨在提供全球军事力量的综合评估。
    2006年
  • GFI 数据集首次应用于国际安全分析,成为评估国家军事能力的重要参考。
    2010年
  • GFI 数据集进行了重大更新,引入了更多维度的军事力量评估指标。
    2015年
  • GFI 数据集在全球范围内被广泛应用于军事战略规划和国际关系研究。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在全球军事力量评估领域,Global Firepower Index (GFI) 数据集以其详尽的军事资源和能力数据而闻名。该数据集涵盖了全球多个国家和地区的军事力量指标,包括但不限于现役人员数量、坦克、飞机、海军舰艇、核武器储备等。通过这些数据,研究人员和政策制定者能够进行多维度的军事力量对比分析,从而为战略规划和国际关系研究提供重要参考。
解决学术问题
GFI 数据集在解决全球军事力量分布不均和军事平衡问题方面具有显著意义。通过量化和比较各国的军事资源,该数据集帮助学者们揭示了军事力量与国家安全、地缘政治之间的复杂关系。此外,GFI 数据集还为国际关系理论中的权力平衡理论提供了实证支持,推动了相关领域的学术研究进展。
实际应用
在实际应用中,GFI 数据集被广泛用于国防政策制定、军事战略规划以及国际安全评估。政府机构和军事分析机构利用该数据集进行国家间的军事力量对比,以制定相应的国防预算和军事部署策略。同时,国际组织和非政府组织也利用GFI 数据集进行全球安全风险评估,为国际和平与安全提供数据支持。
数据集最近研究
最新研究方向
在全球军事力量评估领域,Global Firepower Index (GFI) 数据集的最新研究方向主要集中在多维度军事力量分析与预测模型的构建。研究者们利用GFI提供的国家军事资源数据,结合人工智能和大数据分析技术,探索军事力量的动态变化及其对国际安全格局的影响。此外,该数据集还被用于评估新兴军事技术对国家防御能力的影响,以及预测未来军事冲突的可能性。这些研究不仅提升了对全球军事态势的理解,也为国际关系和安全政策的制定提供了科学依据。
相关研究论文
  • 1
    The Global Firepower Index: A Comprehensive Assessment of Military StrengthGlobal Firepower · 2020年
  • 2
    Military Expenditure and Economic Growth: Evidence from Global Firepower IndexElsevier · 2021年
  • 3
    The Impact of Military Power on International Relations: A Global Firepower Index AnalysisTaylor & Francis · 2022年
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国1km分辨率逐月降水量数据集(1901-2023)

该数据集为中国逐月降水量数据,空间分辨率为0.0083333°(约1km),时间为1901.1-2023.12。数据格式为NETCDF,即.nc格式。该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集,通过Delta空间降尺度方案在中国降尺度生成的。并且,使用496个独立气象观测点数据进行验证,验证结果可信。本数据集包含的地理空间范围是全国主要陆地(包含港澳台地区),不含南海岛礁等区域。为了便于存储,数据均为int16型存于nc文件中,降水单位为0.1mm。 nc数据可使用ArcMAP软件打开制图; 并可用Matlab软件进行提取处理,Matlab发布了读入与存储nc文件的函数,读取函数为ncread,切换到nc文件存储文件夹,语句表达为:ncread (‘XXX.nc’,‘var’, [i j t],[leni lenj lent]),其中XXX.nc为文件名,为字符串需要’’;var是从XXX.nc中读取的变量名,为字符串需要’’;i、j、t分别为读取数据的起始行、列、时间,leni、lenj、lent i分别为在行、列、时间维度上读取的长度。这样,研究区内任何地区、任何时间段均可用此函数读取。Matlab的help里面有很多关于nc数据的命令,可查看。数据坐标系统建议使用WGS84。

国家青藏高原科学数据中心 收录

中国食物成分数据库

食物成分数据比较准确而详细地描述农作物、水产类、畜禽肉类等人类赖以生存的基本食物的品质和营养成分含量。它是一个重要的我国公共卫生数据和营养信息资源,是提供人类基本需求和基本社会保障的先决条件;也是一个国家制定相关法规标准、实施有关营养政策、开展食品贸易和进行营养健康教育的基础,兼具学术、经济、社会等多种价值。 本数据集收录了基于2002年食物成分表的1506条食物的31项营养成分(含胆固醇)数据,657条食物的18种氨基酸数据、441条食物的32种脂肪酸数据、130条食物的碘数据、114条食物的大豆异黄酮数据。

国家人口健康科学数据中心 收录

CE-CSL

CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。

arXiv 收录

MIT Indoor Scenes

室内场景识别是高水平视觉中一个具有挑战性的开放性问题。大多数适用于室外场景的场景识别模型在室内领域的表现都较差。该数据库包含67个室内类别,共15620张图像。图像的数量因类别而异,但每个类别至少有100张图像。所有图像均为jpg格式。此处提供的图像仅用于研究目的。

阿里云天池 收录

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2020)

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 70 年(1951~2020 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 70 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。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致,仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新,以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中,计划于 2025 年上半年发布,从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。

国家青藏高原科学数据中心 收录