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？
东莞市东南临深片区承印加工境外一般性出版物审批办件结果公示信息|政务服务数据集|出版物审批数据集
收藏开放广东2025-02-01 更新2024-02-29 收录
下载链接：
https://gddata.gd.gov.cn/opdata/base/collect?chooseValue=collectForm
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链接失效反馈资源简介：
该数据包含历年来东莞市东南临深片区承印加工境外一般性出版物审批办件结果公示信息，针对东莞市政务服务办件结果工作，收集在办件过程中，系统分配的唯一办件编号和办理时间和结果，并根据《广东政务服务网办件过程数据采集规范》规则进行数据清洗整理，若需使用到此类办件数据的明细数据，以各单位挂接为准。
提供机构：
东莞市
创建时间：
2023-12-20
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
flames-and-smoke-datasets
该仓库总结了多个公开的火焰和烟雾数据集，包括DFS、D-Fire dataset、FASDD、FLAME、BoWFire、VisiFire、fire-smoke-detect-yolov4、Forest Fire等数据集。每个数据集都有详细的描述，包括数据来源、图像数量、标注信息等。
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Stanford Cars
Cars数据集包含196类汽车的16,185图像。数据被分成8,144训练图像和8,041测试图像，其中每个类被大致分成50-50。类别通常在品牌，型号，年份，例如2012特斯拉Model S或2012 BMW M3 coupe的级别。
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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"}
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Comparative Toxicogenomics Database (CTD)
Comparative Toxicogenomics Database（CTD）是一个公开的综合性数据库，专注于研究环境暴露与人类健康之间的关系。该数据库整合了化学物质、基因、疾病、通路等多维度信息，支持用户查询基因与疾病、化学物质与疾病以及化学物质与基因之间的相互作用，为毒理学研究和环境健康效应研究提供了重要资源。其最新成果包括2025年发布的20周年更新版本，进一步扩展了数据内容和功能。
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CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件，所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注，包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略，首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理，然后依据触发词字典进行预标注，经领域专家审核后形成事件模式。随后，通过人工分批、迭代标注并持续修正，直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集，对推动相关研究具有显著意义。
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