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？
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Inspections of educational organizations in Russia 2017–2022
收藏DataONE2024-06-06 更新2024-10-19 收录
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https://search.dataone.org/view/sha256:c8c4485398ecd66523f18a37dd26160604d298506f460af087cb81286f41106f
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We present a dataset on inspections in educational organizations. We compiled data from state registers of inspections, licenses, and educational organizations into a single dataset. This dataset contains 1,245,782 rows with information on 134,224 licenses, 120,716 educational organizations, and 914,854 inspection records. Researchers studying regulation, behavior of regulators, administrative burden, risk assessment, and inspections targeting may find it helpful.
创建时间：
2024-09-24
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
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
中国逐日降水数据集（1961-2022，0.1°/0.25°/0.5°）
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测，在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上，尝试应用月值降水约束和地形特征校正，并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为，CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性，其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78，均方根误差中位数为8.8 mm/d，KGE值中位数为0.69，与目前常用的降水数据集（CGDPA、CN05.1、CMA V2.0）有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今，空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°，经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录
yahoo-finance-data
该数据集包含从Yahoo! Finance、Nasdaq和U.S. Department of the Treasury获取的财务数据，旨在用于研究和教育目的。数据集包括公司详细信息、高管信息、财务指标、历史盈利、股票价格、股息事件、股票拆分、汇率和每日国债收益率等。每个数据集都有其来源、简要描述以及列出的列及其数据类型和描述。数据定期更新，并以Parquet格式提供，可通过DuckDB进行查询。
huggingface 收录
中国近海地形数据集（渤海，黄海，东海，南海）
本数据集包含历年来通过收集和实测方法取得的中国近海水深点数据、地形图数据（ArcGIS格式），以及黄河口、莱州湾东部、辽东湾、山东南部沿海、南海部分海域的单波束、多波束水深测量数据，包括大尺度的低密度水深数据与局部高密度水深数据。
地球大数据科学工程 收录
AgiBot World
为了进一步推动通用具身智能领域研究进展，让高质量机器人数据触手可及，作为上海模塑申城语料普惠计划中的一份子，智元机器人携手上海人工智能实验室、国家地方共建人形机器人创新中心以及上海库帕思，重磅发布全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的百万真机数据集开源项目 AgiBot World。这一里程碑式的开源项目，旨在构建国际领先的开源技术底座，标志着具身智能领域 「ImageNet 时刻」已到来。AgiBot World 是全球首个基于全域真实场景、全能硬件平台、全程质量把控的大规模机器人数据集。相比于 Google 开源的 Open X-Embodiment 数据集，AgiBot World 的长程数据规模高出 10 倍，场景范围覆盖面扩大 100 倍，数据质量从实验室级上升到工业级标准。AgiBot World 数据集收录了八十余种日常生活中的多样化技能，从抓取、放置、推、拉等基础操作，到搅拌、折叠、熨烫等精细长程、双臂协同复杂交互，几乎涵盖了日常生活所需的绝大多数动作需求。
github 收录