United Nations Comtrade Database|国际贸易数据集|数据统计数据集
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- 联合国统计司首次发布Comtrade数据库,旨在提供全球贸易统计数据。
- Comtrade数据库开始提供详细的商品分类数据,采用国际贸易标准分类(SITC)。
- Comtrade数据库引入新的数据分类系统,采用协调制度(HS)编码,以提高数据的一致性和可比性。
- Comtrade数据库实现在线访问,用户可以通过互联网直接查询和下载数据。
- Comtrade数据库扩展其数据覆盖范围,包括服务贸易数据,以提供更全面的全球贸易视角。
- Comtrade数据库引入新的数据可视化工具,使用户能够更直观地分析和展示贸易数据。
- Comtrade数据库更新其数据处理和存储技术,以应对日益增长的数据量和用户需求。
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该数据集包含了用户和助手之间的对话,具有用户和助手发言的文本特征,以及一个索引级别特征。数据集分为训练集,共有52001条对话记录。
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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
ActivityNet Captions
The ActivityNet Captions dataset is built on ActivityNet v1.3 which includes 20k YouTube untrimmed videos with 100k caption annotations. The videos are 120 seconds long on average. Most of the videos contain over 3 annotated events with corresponding start/end time and human-written sentences, which contain 13.5 words on average. The number of videos in train/validation/test split is 10024/4926/5044, respectively.
Papers with Code 收录
China Health and Retirement Longitudinal Study
中国健康与养老追踪调查(China Health and Retirement Longitudinal Study, CHARLS)是一个全国性的、具有代表性的老年人调查项目,旨在收集有关中国45岁及以上人群的健康、经济和社会状况的数据。该数据集包括个人和家庭层面的信息,涵盖健康状况、医疗使用、经济状况、社会支持等多个方面。
charls.pku.edu.cn 收录
mstz/speeddating
Speed dating数据集来自OpenML,主要用于二分类任务,即判断两个人是否会约会。数据集的规模在1K到10K之间,包含多个特征,如性别、年龄、种族、兴趣等。
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