India Economic Census Data|经济普查数据集|印度经济数据集
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- 印度首次进行经济普查,旨在收集和分析全国范围内的经济活动数据。
- 第二次经济普查完成,数据集进一步细化,涵盖更多经济部门和地区。
- 第三次经济普查实施,数据集开始引入计算机化处理,提高了数据处理效率。
- 第四次经济普查完成,数据集首次公开发布,供学术界和政策制定者使用。
- 第五次经济普查实施,数据集包含更多详细信息,如企业规模、就业情况等。
- 1Economic Census 2013: A Comprehensive Analysis of India's Economic LandscapeMinistry of Statistics and Programme Implementation, India · 2015年
- 2Economic Census and Its Role in Policy Formulation: A Case Study of IndiaIndian Institute of Management Ahmedabad · 2017年
- 3Micro, Small, and Medium Enterprises in India: Insights from the Economic CensusIndian Institute of Technology Madras · 2019年
- 4Economic Census Data and Its Implications for Urban Planning in IndiaJawaharlal Nehru University · 2020年
- 5The Role of Economic Census in Shaping India's Economic PolicyUniversity of Delhi · 2021年
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
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
红外谱图数据库
收集整理红外谱图实验手册等数据,建成了红外谱图数据库。本数据库收录了常见化合物的红外谱图。主要包括化合物数据和对应的红外谱图数据。其中,原始红外谱图都进行了数字化处理,从而使谱峰检索成为可能。用户可以在数据库中检索指定化合物的谱图,也可以提交谱图/谱峰数据,以检索与之相似的谱图数据,以协助进行谱图鉴定。
国家基础学科公共科学数据中心 收录
CAP-DATA
CAP-DATA数据集由长安大学交通学院的研究团队创建,包含11,727个交通事故视频,总计超过2.19百万帧。该数据集不仅标注了事故发生的时间窗口,还提供了详细的文本描述,包括事故前的实际情况、事故类别、事故原因和预防建议。数据集的创建旨在通过结合视觉和文本信息,提高交通事故预测的准确性和解释性,从而支持更安全的驾驶决策系统。
arXiv 收录