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这个数据集是基于什么背景创建的？
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云浮市罗定市休（禁）渔渔民生产生活补助事项信息|渔业管理数据集|政务数据数据集
收藏开放广东2024-02-26 更新2024-04-26 收录
下载链接：
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
下载链接
链接失效反馈资源简介：
该数据包含了2022年至今云浮市罗定市休（禁）渔渔民生产生活补助事项信息明细，包含唯一编码、地方基本编码等信息内容，用于政务数据公开等应用场景。
提供机构：
云浮市
创建时间：
2024-03-26
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
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
TongueDx Dataset
TongueDx数据集是一个专为远程舌诊研究设计的综合性舌象图像数据集，由香港理工大学和新加坡管理大学的研究团队创建。该数据集包含5109张图像，涵盖了多种环境条件下的舌象，图像通过智能手机和笔记本电脑摄像头采集，具有较高的多样性和代表性。数据集不仅包含舌象图像，还提供了详细的舌面属性标注，如舌色、舌苔厚度等，并附有受试者的年龄、性别等人口统计信息。数据集的创建过程包括图像采集、舌象分割、标准化处理和多标签标注，旨在解决远程医疗中舌诊图像质量不一致的问题。该数据集的应用领域主要集中在远程医疗和中医诊断，旨在通过自动化技术提高舌诊的准确性和可靠性。
arXiv 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
Photovoltaic power plant data
包括经纬度、电源板模型、NWP等信息。
github 收录
CMU-MOSI
CMU-MOSI数据集包括了从93个YouTube的视频中获取的2199个独白类型的短视频片段。每个片段都是一个独立的多模态示例，其中图像、文本和音频占比是均匀的，情感分数取值为[-3,+3]，表示从强负向到强正向情感。
DataCite Commons 收录