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苗栗縣109年稅收實況報表(csv格式)|税收数据集|地区财政数据集
收藏台湾省政府资料开放平台2022-11-15 更新2024-03-07 收录
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https://data.gov.tw/dataset/144637
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链接失效反馈资源简介：
苗栗縣109年稅收實況報表
提供机构：
苗栗縣政府稅務局
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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XS-Video
XS-Video数据集是由中国科学院自动化研究所MAIS实验室提出的一个大规模现实世界短视频传播数据集。该数据集收集了来自中国五大平台（抖音、快手、西瓜视频、今日头条、哔哩哔哩）的117720个短视频，包含381926个样本和535个话题，覆盖了从发布后的互动信息，如观看、点赞、分享、收藏、粉丝和评论等。数据集通过跨平台指标对齐方法，对视频的长期传播影响力进行评分，分为0到9级，旨在为短视频传播研究提供全面的互动信息和内容特征。
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中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
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该数据集包含约 28K 个中等质量的动物图像，属于 10 个类别：狗、猫、马、蜘蛛、蝴蝶、鸡、羊、牛、松鼠、大象。
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SeaDronesSee
SeaDronesSee是由德国图宾根大学认知系统组创建的大型视觉对象检测和跟踪基准，专注于海洋环境中的人类检测。该数据集包含超过54,000帧，总计400,000个实例，从不同高度和视角（5至260米，0至90度）捕获，并提供详细的元信息。数据集的创建旨在填补陆基视觉系统与海基系统之间的差距，特别适用于无人机辅助的海上搜救任务。SeaDronesSee通过提供精确的元数据，如高度、视角和速度，支持多模态系统的开发，以提高检测的准确性和速度。此外，数据集还包括多光谱图像，利用非可见光谱（如近红外和红边光谱）来增强人类检测能力。
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