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？
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茂名市政务服务专题地方金融组织小额贷款公司基础信息|金融监管数据集|小额贷款数据集
收藏开放广东2024-10-15 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：
该数据类包含了2023年10月以来茂名市地方金融组织小额贷款公司的基础信息，主要数据字段包括机构全称、机构简称、统一社会信用代码、法定代表人、成立时间、企业性质、注册地址、经批准业务范围、公司联系人、联系电话。（仅供“一网统管”政务服务专题业务申请使用。）
提供机构：
茂名市
创建时间：
2023-12-21
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
中国劳动力动态调查
“中国劳动力动态调查” （China Labor-force Dynamics Survey，简称 CLDS）是“985”三期“中山大学社会科学特色数据库建设”专项内容，CLDS的目的是通过对中国城乡以村/居为追踪范围的家庭、劳动力个体开展每两年一次的动态追踪调查，系统地监测村/居社区的社会结构和家庭、劳动力个体的变化与相互影响，建立劳动力、家庭和社区三个层次上的追踪数据库，从而为进行实证导向的高质量的理论研究和政策研究提供基础数据。
中国学术调查数据资料库 收录
AirSafe_DB
该数据集包含了从Plane Crash Info网站上抓取的飞机事故的结构化信息，原始数据为CSV格式，经过AI模型处理后生成了标准化的JSON格式数据。数据集包含5049条记录，每条记录包括事故信息（日期、时间、地点等）、飞机信息（运营商、航班号、机型等）、伤亡统计（总死亡人数、机组人员、乘客、地面人员等）、事故摘要（事故描述、事故类型、飞行阶段等）等内容。数据经过标准化处理，确保数据质量和一致性，适用于分析和研究。
huggingface 收录
核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据
1.对核电厂焊缝射线质量、缺陷进行智能精准识别与评定，为核电厂焊缝射线质量智能评定模型提供训练数据，提高核电厂焊缝射线评定标准的准确性，进一步提升核电厂焊缝射线质量。 2.能够为核电厂焊缝质量控制提供决策依据，通过焊缝质量、缺陷训练数据持续优化模型检测标准，进一步保障核电站设备安全和长期稳定运行。数据收集和处理： 步骤1数据收集：方式一：通过使用数字射线检测设备采集获取原始焊缝图像数据；方式二：通过高分辨率扫描设备对传统射线底片影像数据转化为原始焊缝图像数据。 步骤2数据处理：对收集到的原始焊缝图像数据进行图像预处理，去除图像噪声、矫正图像畸变，统一图像尺寸（将图像的高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）统一为3580×780（像素），确保原始焊缝图像数据质量和一致性。 步骤3数据标注：使用图像标注工具对原始焊缝图像数据的Filename(文件名)、Shapes（形状）、imagePath(路径)、imageData（图像数据）、imageHeight（图像高度）、imageWidth（图像宽度）等字段进行数据标注。其中：Filename(文件名)按照image_XXX.json按序号依次标注；Shapes（形状）字段中的label（标签）用于标注缺陷类型，缺陷类型标签包括5个缺陷等级：liewen（裂纹）、qikong（气孔）、jiazha(夹渣)、weironghe（未熔合）、weihantou(未焊透)，points(位置)用于标记缺陷在图像中的位置，通过坐标的形式进行标注，shape_type（形状类型）为用于框选缺陷的形状，在本数据标注过程中均使用rectangle（矩形）框进行框选，在同一个焊缝图像数据中可能存在多个缺陷，在进行数据标注的过程中Shapes（形状）可能包含多个缺陷；imagePath(路径)用于标记生成标注文件的存储位置，存储在图像的同一路径（文件夹）下；imageData（图像数据）为对通过数据收集阶段获取到的原始焊缝图像数据进行标注，按照image_XXX.tiff进行命名存储；对图像高度（imageHeight）和宽度（imageWidth）分别标注为3580和780。通过以上数据标注过程确保为后续模型训练提供高质量的标注数据。 通过使用核电厂焊缝射线质量智能评定模型数据能够构建例如：卷积神经网络（CNN）的自动识别模型，实现核电厂焊缝射线图像缺陷的自动识别并和缺陷类型的标注，辅助人工评定工作，提升检测效率和准确度。
浙江省数据知识产权登记平台 收录
PU Dataset
德国帕德博恩大学（PU）轴承故障诊断数据集提供了丰富的轴承故障信号数据，包括内圈、外圈和滚动体故障等多种类型的轴承故障。与其他数据集相比，PU数据集的特色在于包含了大量的电机驱动系统故障数据，为轴承故障诊断研究提供了一个全面的实验平台。
github 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
arXiv 收录