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Learning Geography with Visual Tools in Geography Fieldwork|地理教育数据集|可视化工具数据集
收藏Mendeley Data2024-03-27 更新2024-06-28 收录
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https://ssh.datastations.nl/citation?persistentId=doi:10.17026/dans-x76-jjqh
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Chapter 2 of this research includes an online survey on the use of ICTs and visualization tools in real undergraduate human geography fieldwork programs. The survey was executed around the year of 2014-2015 through Survey Monkey.The invitation of this survey was sent through emails to approximately 80 human geography fieldwork leaders as well as several authors of geography-fieldwork-related published papers. In the end, there were 40 respondents and 34 of them answered that they have ever been involved in or carried out a human geography fieldwork and then they were continuously exposed to the rest of the survey. But the response rates of most subsequent questions were around 50% or less.
创建时间：
2023-06-28
数据主题
5,000+
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54 个
任务类型
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热门数据集
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2024）
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 74 年（1951~2024 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 74 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。
国家青藏高原科学数据中心 收录
库帕思金融大模型评测数据集（2024版）
金融大模型评测数据集（2024版），对标《金融大模型应用测评指南》（T/SAIAS 019—2024），涵盖金融行业核心领域，数据来自金融机构行业实践，是金融领域大模型应用成效评测的重要抓手。 评测数据集比照最高水平、最好标准，具有规模大、结构优、价值对齐等特点，符合金融领域对知识鲜活度、多样性和高密度的整体要求。 聚焦“模型基础能力”，围绕计算能力、逻辑推理等6个维度，设计评测数据22000余句对。 聚焦“金融安全与价值对齐能力”，围绕信息内容、社会秩序等13个维度，设计评测数据2000余句对。 聚焦“金融风险控制能力”，围绕合规、市场、操作等5类金融风险，设计评测数据1000余句对。 聚焦“金融业务辅助拓展能力”，围绕舆情分析、智能投研等3项业务场景，设计评测数据12000余句对。 聚焦“金融专业认知能力”，围绕金融专业知识、IPO图表等7种知识类型，设计评测数据7000余句对。 金融大模型评测数据集定期更新、动态迭代，1250条样例集已在Open Data Lab完成开源。
OpenDataLab 收录
ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
eric.ed.gov 收录
CMU-MOSI
CMU-MOSI数据集包括了从93个YouTube的视频中获取的2199个独白类型的短视频片段。每个片段都是一个独立的多模态示例，其中图像、文本和音频占比是均匀的，情感分数取值为[-3,+3]，表示从强负向到强正向情感。
DataCite Commons 收录
Materials Project 在线材料数据库
Materials Project 是一个由伯克利加州大学和劳伦斯伯克利国家实验室于 2011 年共同发起的大型开放式在线材料数据库。这个项目的目标是利用高通量第一性原理计算，为超过百万种无机材料提供全面的性能数据、结构信息和计算模拟结果，以此加速新材料的发现和创新过程。数据库中的数据不仅包括晶体结构和能量特性，还涵盖了电子结构和热力学性质等详尽信息，为研究人员提供了丰富的材料数据资源。相关论文成果为「Commentary: The Materials Project: A materials genome approach to accelerating materials innovation」。
超神经 收录