five

sj-csv-2-hij-10.1177_19401612211006702 - Supplemental material for Fit for Purpose? Exploring the Role of Freedom of Information Laws and Their Application for Watchdog Journalism|信息自由法数据集|监督性新闻数据集

收藏
Mendeley Data2024-06-29 更新2024-06-28 收录
信息自由法
监督性新闻
下载链接:
https://sage.figshare.com/articles/dataset/sj-csv-2-hij-10_1177_19401612211006702_-_Supplemental_material_for_Fit_for_Purpose_Exploring_the_Role_of_Freedom_of_Information_Laws_and_Their_Application_for_Watchdog_Journalism/21916770/1
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Supplemental material, sj-csv-2-hij-10.1177_19401612211006702 for Fit for Purpose? Exploring the Role of Freedom of Information Laws and Their Application for Watchdog Journalism by Mária Žuffová in The International Journal of Press/Politics
创建时间:
2023-06-28
用户留言
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?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
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

The Sol Genomics Network (SGN)

The Sol Genomics Network (SGN) 是一个专注于茄科植物基因组学研究的在线数据库和资源平台。该数据集包含了大量关于番茄、马铃薯、辣椒等茄科植物的基因组、遗传图谱、分子标记、QTL(数量性状位点)分析、表达数据以及相关文献等信息。SGN 旨在促进茄科植物的遗传学和基因组学研究,支持全球科研人员进行数据共享和合作。

solgenomics.net 收录

LIDC-IDRI

LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。

OpenDataLab 收录

PCLT20K

PCLT20K数据集是由湖南大学等机构创建的一个大规模PET-CT肺癌肿瘤分割数据集,包含来自605名患者的21,930对PET-CT图像,所有图像都带有高质量的像素级肿瘤区域标注。该数据集旨在促进医学图像分割研究,特别是在PET-CT图像中肺癌肿瘤的分割任务。

arXiv 收录

VisDrone2019

VisDrone2019数据集由AISKYEYE团队在天津大学机器学习和数据挖掘实验室收集,包含288个视频片段共261,908帧和10,209张静态图像。数据集覆盖了中国14个不同城市的城市和乡村环境,包括行人、车辆、自行车等多种目标,以及稀疏和拥挤场景。数据集使用不同型号的无人机在各种天气和光照条件下收集,手动标注了超过260万个目标边界框,并提供了场景可见性、对象类别和遮挡等重要属性。

github 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