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？
Time series analysis of COVID-19’s impact on the European’s hospitality industry: estimates based on accommodation statistics from 18 countries|COVID-19影响分析数据集|酒店业统计数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-26 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/8y5tvmd6fh
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Prophet was shown to be a competitive algorithm for bulk forecasting of tourism statistics Baseline forecasts of nights spent at accommodation establishments were obtained Losses for each country and hospitality segment were estimated and meta-analyzed The most impacted group of countries is Italy, Belgium, Slovenia, Spain, and Croatia, The least impacted group of countries is Sweden, Latvia, and Finland.
创建时间：
2024-01-31
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
THCHS-30
“THCHS30是由清华大学语音与语言技术中心（CSLT）发布的开放式汉语语音数据库。原始录音是2002年在清华大学国家重点实验室的朱晓燕教授的指导下，由王东完成的。清华大学计算机科学系智能与系统，原名“TCMSD”，意思是“清华连续普通话语音数据库”，时隔13年出版，由王东博士发起，并得到了教授的支持。朱小燕。我们希望为语音识别领域的新研究人员提供一个玩具数据库。因此，该数据库对学术用户完全免费。整个软件包包含建立中文语音识别所需的全套语音和语言资源系统。”
OpenDataLab 收录
中国沿海地面沉降数据数据库（2015，2020）
数据来源https://doi.org/10.1038/s41467-022-34525-w。由于缺少详细公开的中国沿海地区地面升降数据，本数据集是通过系统的文献综述，对中国沿海地区的地面升降进行了详细整理，建立了中国沿海城市地面沉降数据库，包括中国沿海城市不同时段沉降速率以及测量手段。所用文献主要来源于CNKI文献数据库、Web of Science，以及灰色文献（Grey literature），如报告、规划等。该数据可用于相对海平面变化研究，沿海极值水位和海岸洪水危险性研究，为沿海地面沉降防控以及沿海适应性措施规划等提供参考和依据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
github 收录
TCIA: The Cancer Imaging Archive
TCIA: The Cancer Imaging Archive 是一个公开的癌症影像数据库，包含多种癌症类型的影像数据，如乳腺癌、肺癌、脑癌等。数据集还包括相关的临床数据和生物标记物信息，旨在支持癌症研究和临床应用。
www.cancerimagingarchive.net 收录
DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
魔搭社区 收录