International Labour Organization (ILO) Data|劳动力市场数据集|全球数据数据集
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- 国际劳工组织(ILO)成立,标志着全球劳工数据收集和分析的开始。
- ILO首次发布《劳动统计年鉴》,系统性地收集和发布全球劳工数据。
- ILO开始使用计算机技术处理和分析劳工数据,提高了数据处理的效率和准确性。
- ILO推出首个在线数据库,使得全球用户可以更便捷地访问劳工数据。
- ILO发布《全球就业趋势报告》,成为全球劳工市场分析的重要参考。
- ILO推出KILM(关键劳工指标)数据库,提供更详细的劳工市场指标。
- ILO发布《全球就业趋势2010》,首次引入性别视角分析全球就业趋势。
- ILO推出ILOSTAT数据库,整合了全球劳工数据,提供更全面和实时的数据分析。
- ILO发布《全球就业和社会展望:COVID-19危机》报告,分析疫情对全球劳工市场的影响。
- 1International Labour Organization (ILO) Data: A Comprehensive OverviewInternational Labour Organization (ILO) · 2020年
- 2The Impact of Globalization on Labour Markets: Evidence from ILO DataUniversity of Oxford · 2021年
- 3ILO Data and the Measurement of Informal Employment: A Global PerspectiveWorld Bank · 2022年
- 4Youth Employment and Unemployment Trends: Insights from ILO DataInternational Labour Organization (ILO) · 2023年
- 5The Role of ILO Data in Policy Making: Case Studies from Developing CountriesInternational Labour Organization (ILO) · 2022年
中国光伏电站空间分布ChinaPV数据集(2015,2020年)
该数据集是中国光伏电站空间分布ChinaPV数据,数据时间为2015和2020年。该数据集以Landsat-8卫星影像为数据源,处理方法是基于GEE遥感云计算平台,运用随机森林分类模型对2020年中国光伏电站进行遥感提取,后经过形态学运算,灯光数据滤除,轮廓细化及目视解译等后处理操作生成。该数据详细描述了中国区域内每个光伏电站的面积和地理位置信息,反映了中国地区光伏电站发展现状及其地域分布规律,以ESRI Shapefile格式存储。
国家地球系统科学数据中心 收录
PUZZLES
PUZZLES是由苏黎世联邦理工学院的研究团队基于Simon Tatham的便携式谜题集合开发的强化学习基准数据集,包含40种不同复杂度的逻辑谜题。这些谜题具有可调整的大小和难度,适用于评估强化学习代理的算法和逻辑推理能力。数据集的创建过程中,研究团队将原始C源代码扩展至Pygame库标准,并集成到Gymnasium框架API中,使得用户可以灵活调整谜题的难度和大小。PUZZLES主要应用于强化学习领域,旨在推动算法和逻辑推理在机器学习中的应用和发展。
arXiv 收录
LIDC-IDRI
LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。
OpenDataLab 收录
SKIPP’D
SKIPP’D数据集由斯坦福大学的环境评估与优化(EAO)组创建,旨在为基于图像的短期太阳能预测研究提供标准化基准。数据集包含2017至2019年三年的高质量控制下采样的天空图像和光伏发电数据,适合深度学习模型开发。此外,还提供了高分辨率、高频率的天空图像和光伏发电数据,以及相应的视频片段,以支持研究灵活性。数据集的应用领域包括天空图像分割、云类型分类和云运动预测,旨在解决太阳能预测中的短期波动问题。
arXiv 收录
Cultural Dimensions Dataset
该数据集包含了霍夫斯泰德文化维度理论(Hofstede's Cultural Dimensions Theory)的相关数据,涵盖了多个国家和地区的文化维度评分,如权力距离、个人主义与集体主义、男性化与女性化、不确定性规避、长期取向与短期取向等。这些数据有助于研究不同文化背景下的行为模式和价值观。
geerthofstede.com 收录