five

检验检测机构资质认定--授权签字人变更|行政管理数据集|资质认定数据集

收藏
北京市公共数据开放平台2024-03-01 收录
行政管理
资质认定
下载链接:
http://data.beijing.gov.cn/zyml/lssj/51894.htm
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
该数据是北京市政务服务管理局提供。
提供机构:
北京市政务服务管理局
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  4099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

Figshare

Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。

figshare.com 收录

中国劳动力动态调查

“中国劳动力动态调查” (China Labor-force Dynamics Survey,简称 CLDS)是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容,CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查,系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响,建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库,从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。

中国学术调查数据资料库 收录

MNIST

The MNIST database (Modified National Institute of Standards and Technology database) is a large collection of handwritten digits. It has a training set of 60,000 examples, and a test set of 10,000 examples. It is a subset of a larger NIST Special Database 3 (digits written by employees of the United States Census Bureau) and Special Database 1 (digits written by high school students) which contain monochrome images of handwritten digits. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image. The original black and white (bilevel) images from NIST were size normalized to fit in a 20x20 pixel box while preserving their aspect ratio. The resulting images contain grey levels as a result of the anti-aliasing technique used by the normalization algorithm. the images were centered in a 28x28 image by computing the center of mass of the pixels, and translating the image so as to position this point at the center of the 28x28 field.

Papers with Code 收录

suno

该数据集包含由人工智能生成的659,788首歌曲的元数据,这些歌曲由suno.com平台生成。数据集是多语言的,主要语言为英语,但也包含日语和其他语言的歌词和标题。每个歌曲的元数据包括唯一标识符、视频和音频URL、封面图像URL、AI模型版本、生成状态、创作者信息等。数据集根据CC0许可证公开,允许任何用途的使用、修改和分发。

huggingface 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