Global Rural-Urban Mapping Project (GRUMP)|城市化数据集|人口分布数据集
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- Global Rural-Urban Mapping Project (GRUMP) 首次发表,旨在提供全球城市和农村地区的高分辨率人口分布数据。
- GRUMP 数据集首次应用于联合国人居署(UN-Habitat)的全球城市报告,为全球城市化趋势分析提供了重要数据支持。
- GRUMP 数据集更新,增加了更多国家和地区的详细人口分布数据,进一步提升了其在全球城市化研究中的应用价值。
- GRUMP 数据集被广泛应用于全球气候变化研究,特别是在城市热岛效应和气候适应性规划方面的研究中发挥了重要作用。
- GRUMP 数据集与全球土地覆盖数据集(GLC)整合,形成了更为综合的全球土地利用和人口分布数据集,为多学科研究提供了更丰富的数据资源。
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
OMIM (Online Mendelian Inheritance in Man)
OMIM是一个包含人类基因和遗传疾病信息的在线数据库。它提供了详细的遗传疾病描述、基因定位、相关文献和临床信息。数据集内容包括疾病名称、基因名称、基因定位、遗传模式、临床特征、相关文献引用等。
www.omim.org 收录
Traditional-Chinese-Medicine-Dataset-SFT
该数据集是一个高质量的中医数据集,主要由非网络来源的内部数据构成,包含约1GB的中医各个领域临床案例、名家典籍、医学百科、名词解释等优质内容。数据集99%为简体中文内容,质量优异,信息密度可观。数据集适用于预训练或继续预训练用途,未来将继续发布针对SFT/IFT的多轮对话和问答数据集。数据集可以独立使用,但建议先使用配套的预训练数据集对模型进行继续预训练后,再使用该数据集进行进一步的指令微调。数据集还包含一定比例的中文常识、中文多轮对话数据以及古文/文言文<->现代文翻译数据,以避免灾难性遗忘并加强模型表现。
huggingface 收录
中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据,目前不同来源的全国行政区划数据非常多,但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此,锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础,辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据,参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础,具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日,包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图,按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日,我国共有34个省级单位,分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日,我国共有333个地级单位,分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟,其中38个矢量要素未纳入统计(比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等)。截止2023年1月1日,我国共有2843个县级单位,分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区,其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴(比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等)。
CnOpenData 收录
MultiTalk
MultiTalk数据集是由韩国科学技术院创建,包含超过420小时的2D视频,涵盖20种不同语言,旨在解决多语言环境下3D说话头生成的问题。该数据集通过自动化管道从YouTube收集,每段视频都配有语言标签和伪转录,部分视频还包含伪3D网格顶点。数据集的创建过程包括视频收集、主动说话者验证和正面人脸验证,确保数据质量。MultiTalk数据集的应用领域主要集中在提升多语言3D说话头生成的准确性和表现力,通过引入语言特定风格嵌入,使模型能够捕捉每种语言独特的嘴部运动。
arXiv 收录