东莞市松山湖行政确认事项政务公开信息|政务公开数据集|行政管理数据集
收藏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。
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yahoo-finance-data
该数据集包含从Yahoo! Finance、Nasdaq和U.S. Department of the Treasury获取的财务数据,旨在用于研究和教育目的。数据集包括公司详细信息、高管信息、财务指标、历史盈利、股票价格、股息事件、股票拆分、汇率和每日国债收益率等。每个数据集都有其来源、简要描述以及列出的列及其数据类型和描述。数据定期更新,并以Parquet格式提供,可通过DuckDB进行查询。
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jpft/danbooru2023
Danbooru2023是一个大规模的动漫图像数据集,包含超过500万张由爱好者社区贡献并详细标注的图像。图像标签涵盖角色、场景、版权、艺术家等方面,平均每张图像有30个标签。该数据集可用于训练图像分类、多标签标注、角色检测、生成模型等多种计算机视觉任务。数据集基于danbooru2021构建,扩展至包含ID #6,857,737的图像,增加了超过180万张新图像,总大小约为8TB。图像以原始格式提供,分为1000个子目录,使用图像ID的模1000进行分桶,以避免文件系统性能问题。
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CMAB
CMAB数据集由清华大学创建,是中国首个全国范围的多属性建筑数据集,涵盖了3667个自然城市,总面积达213亿平方米。该数据集通过集成多源数据,如高分辨率Google Earth影像和街景图像,生成了建筑的屋顶、高度、功能、年龄和质量等属性。数据集的创建过程结合了地理人工智能框架和机器学习模型,确保了数据的高准确性。CMAB数据集主要应用于城市规划和可持续发展研究,旨在提供详细的城市3D物理和社会结构信息,支持城市化进程和政府决策。
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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。
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