five

[SAMPLE] GeoPostcodes Geospatial Data | Map Data | 24 M Streets Database | Address Data and Zip ...

收藏
Databricks2024-07-13 收录
下载链接:
https://marketplace.databricks.com/details/f214f4e6-6c8f-4c71-9043-8c323deb638e/GeoPostcodes_SAMPLE-GeoPostcodes-Geospatial-Data-Map-Data-24-M-Streets-Database-Address-Data-and-Zip-
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
A comprehensive self-hosted geospatial database of street names, coordinates, zip codes and address data ranges for Enterprise use. The address data are georeferenced with industry-standard WGS84 coordinates (geocoding). All geospatial data are provided in the official local languages of the country. Names and other map data in non-Roman languages are also made available in English through translations and transliterations. Use cases for the Global Address Database (Geospatial data) - Address capture and validation - Parcel and last-mile delivery - Master Data Management - Logistics and Supply Chain Management - Sales and Marketing Additional features - Fully and accurately geocoded - Multi-language support - Address ranges for streets covered by several zip codes - Comprehensive city definitions across countries - Administrative areas with a level range of 0-4 - International Address Formats For additional insights, you can combine the map data with: - UNLOCODE and IATA codes (geocoded) - Time zones and Daylight Saving Time (DST) - Population data: Past and future trends Data export methodology Our location data packages are offered in variable formats, including .csv. All geospatial data are optimized for seamless integration with popular systems like Esri ArcGIS, Snowflake, QGIS, and more. Why do companies choose our location data - Enterprise-grade service - Reduce integration time and cost by 30% - Weekly updates for the highest quality Note: Custom geospatial data packages are available. Please submit a request via the above contact button for more details.
提供机构:
GeoPostcodes
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

学生课堂行为数据集 (SCB-dataset3)

学生课堂行为数据集(SCB-dataset3)由成都东软学院创建,包含5686张图像和45578个标签,重点关注六种行为:举手、阅读、写作、使用手机、低头和趴桌。数据集覆盖从幼儿园到大学的不同场景,通过YOLOv5、YOLOv7和YOLOv8算法评估,平均精度达到80.3%。该数据集旨在为学生行为检测研究提供坚实基础,解决教育领域中学生行为数据集的缺乏问题。

arXiv 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。

github 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

OECD - Education at a Glance

该数据集提供了关于教育系统在不同国家和地区的详细统计数据,包括教育支出、教育参与率、教育成果、教师资源等多个方面。数据涵盖了OECD成员国以及部分非成员国。

www.oecd.org 收录