茂名市茂南区民办幼儿园民办中小学校年检情况信息|教育监管数据集|学校评估数据集
收藏CliMedBench
CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准,由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题,涵盖14个核心临床场景,主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制,确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力,解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。
arXiv 收录
Global Livestock Geo-Wiki
Global Livestock Geo-Wiki是一个全球牲畜分布数据集,旨在提供全球范围内牲畜分布的详细信息。该数据集包括不同类型的牲畜(如牛、羊、猪等)的分布情况,以及相关的环境和社会经济数据。
livestock.geo-wiki.org 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
中国逐日降水数据集(1961-2022,0.1°/0.25°/0.5°)
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测,在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上,尝试应用月值降水约束和地形特征校正,并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为,CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性,其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78,均方根误差中位数为8.8 mm/d,KGE值中位数为0.69,与目前常用的降水数据集(CGDPA、CN05.1、CMA V2.0)有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今,空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°,经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 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。
github 收录