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？
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2007~2008年贵州省龙里地区森林生态调查数据库|森林生态数据集|生态调查数据集
收藏国家地球系统科学数据中心2017-11-12 更新2024-03-04 收录
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https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=905184290&docId=23458
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本数据包括对贵州龙里生态园的三种典型森林生态系统类型的植被进行生态调查，针阔混交林、马尾松、灌丛三种典型森林生态系统类型的植被调查，而每种类型的森林生态系统植被调查数据表中含有总表、草本层、乔木层以及多个灌木层样地的生态调查数据。主要包括如下指标：种名、株高、灌丛灌径/丛径、生长势、乔木胸径、冠幅、草本层盖度、样地面积、海拔、坡向、坡度、经度、纬度、乔木层盖度、灌木层盖度、枯落物层高度、活地被层高度、群落总盖度15个指标。数据收集时间为2007年第一次收集，2008年更新收集数据。数据采集地点贵州龙里研究区（经度：107°01’09"E；纬度：26°27’8.1"N；海拔：1205米）。该数据的主要生产方法包括两方面，第一是对样地样方内的植被进行野外调查，实际测量和采样，第二是采集植物标本，回实验室进行标本鉴定。在加工生成数据表时，剔除了一些明显误差数据。
提供机构：
北京师范大学环境学院
创建时间：
2017-11-12
数据主题
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
URPC系列数据集, S-URPC2019, UDD
URPC系列数据集包括URPC2017至URPC2020DL，主要用于水下目标的检测和分类。S-URPC2019专注于水下环境的特定检测任务。UDD数据集信息未在README中详细描述。
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熟肉制品在全国需求价格弹性分析数据
为更好了解各市对熟肉制品的市场需求情况，本行业所有企业对相关熟肉制品需求弹性数据进行采集计算。如果熟肉制品需求量变动的比率大于价格变动的比率，那么熟肉制品需求富有弹性，说明顾客对于熟肉制品价格变化的敏感程度大，弹性越大，需求对价格变化越敏感，本行业所有企业可以在该市适当的降低熟肉制品价格来获得较多的收益。如果熟肉制品需求缺乏弹性，本行业所有企业可以在该市适当的提高熟肉制品价格来获得较多的收益。该项数据对本行业所有企业在全国的市场营销决策有重要意义。1.数据采集：采集相关熟肉制品在某一时间段全国的的需求数据和价格数据，按照市级进行整理归纳，得到该熟肉制品的需求量变动数值和价格变化数值。 2.算法规则：对采集得到的数据按照如下公式进行计算：需求弹性系数Ed=-(△Q/Q)÷(△P/P），得到需求弹性系数。式中：Q表示产品的需求量，单位为份；P表示产品的价格，单位为元；△Q表示需求量同比变动值，单位为份；△P表示价格同比变动值，单位为元。取需求弹性系数的绝对值|Ed|作为分析数据时的参考系数。 3.数据分析：根据|Ed|的数值可分析该熟肉制品的需求价格弹性。（1）|Ed|=1（单位需求价格弹性），说明需求量变动幅度与价格变动幅度相同；（2）1<|Ed|（需求富有弹性），说明需求量变动幅度大于价格变动幅度；（3）|Ed|<1（需求缺乏弹性），说明需求量变动幅度小于价格变动幅度。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
UAV123
从低空无人机捕获的视频与流行的跟踪数据集 (如OTB50，OTB100，VOT2014，VOT2015，TC128和ALOV300) 中的视频本质上不同。因此，我们提出了一个新的数据集 (UAV123)，其序列来自空中视点，其子集用于长期空中跟踪 (UAV20L)。我们新的UAV123数据集包含总共123个视频序列和超过110K帧，使其成为仅次于ALOV300的第二大对象跟踪数据集。所有序列都用直立的边界框完全注释。数据集可以很容易地与视觉跟踪器基准集成。它包括无人机数据集的所有边界框和属性注释。还请使用包含序列和跟踪器配置的修改后的文件 “configSeqs.m” 和 “configTrackers.m” 下载修改后的跟踪器基准。另外，请注意，文件 “perfPlot.m” 已根据本文中描述的属性进行了修改以进行评估。
OpenDataLab 收录
THUCNews
THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19 GB），均为UTF-8纯文本格式。本次比赛数据集在原始新浪新闻分类体系的基础上，重新整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。提供训练数据共832471条。
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