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？
印刷经营许可证核发信息|印刷业数据集|行政许可数据集
收藏山东公共数据开放网2023-12-04 更新2024-03-04 收录
下载链接：
https://data.sd.gov.cn/portal/catalog/804158f6e92f47babb5f933d44822110
下载链接
链接失效反馈资源简介：
包含设立印刷企业申请书，工商营业执照复印件，企业名称，住所，经营场所等信息，依据《印刷业管理条例》（国务院令第315号
提供机构：
淄博市文化和旅游局
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录
SMSSpamCollection
该数据集包含数千条标记为spam或ham（非垃圾邮件）的短信。它反映了日常通信的典型情况，并包含常见的垃圾邮件词汇，为评估文本分类模型提供了现实基础。
github 收录
MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
www.nlm.nih.gov 收录
Paper III (Walker et al. 2024)
Data products used in 3-D CMZ Paper III, Walker et al. (2024). The full cloud catalogue is provided in tabular format, along with a full CMZ map showing the clouds and their assigned IDs. For each cloud ID in the published catalogue there are: - Individual cube cutouts from the MOPRA 3mm CMZ survey (HC3N, HCN, and HNCO). - Individual cube cutouts from the APEX 1mm CMZ survey (13CO, C18O, and H2CO). - Cloud-averaged spectra of the ATCA H2CO 4.83 GHz line. - PV slices of the ATCA H2CO 4.83 GHz line, taken across the major axis of the source. - Where applicable, there are mask files which correspond to the different velocity components of the cloud. In these cases, there are two mask files per velocity component, corresponding to the different masking approaches described in the paper.
DataCite Commons 收录
全球1km分辨率大气二氧化碳浓度数据集（2003-2023）
持续增加的人为CO₂排放导致了全球变暖和气候变化，进而引发了全球范围的重大环境、经济和健康损失，基于卫星遥感数据准确连续地监测大气CO₂变化对于理解全球碳循环、评估碳源和碳汇的分布以及制定有效的减排政策至关重要。大气CO2柱浓度（XCO2）指从地表到大气顶层干燥空气柱中CO2的平均体积比，是用来表征大气中CO2分子含量的物理量。当前已公开发表的全球无缝XCO2产品存在无法同时提供长时间跨度和高时空分辨率的问题，限制了其更为广泛的科学应用。本数据集基于来自SCIAMACHY、GOSAT 和 OCO-2 三颗卫星/传感器的XCO2观测数据进行二次研发，以卫星XCO2观测数据为训练标签，与 CO₂ 排放、吸收和传输相关的多源因素为解释变量，利用整合了U-Net网络和ConvLSTM网络的深度学习算法构建预测模型，生成了国际首套2003-2023年全球时空连续1公里分辨率逐日XCO2数据集。经全球27个TCCON地面观测站点的验证，结果表明该产品具有较好的精度（决定系数R2为0.989，均方根误差RMSE为1.021ppm）。本数据集为深化对全球碳循环的理解、评估减排政策以及应对气候变化挑战提供了重要的基础数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录