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这个数据集是基于什么背景创建的？
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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
收藏开放广东2025-10-01 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2022年来东莞市松山湖行政确认事项政务公开信息，用于政府管理部门查询相关事项所属部门或做相关统计分析，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，包含行政区划名称、实施部门统一信用代码、实施部门名称、监督投诉电话等字段，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：
2024-01-17
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
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
GPQA
GPQA是一个由生物学、物理学和化学领域的专家编写的448个多选题数据集。该数据集的特点是问题质量高且极其困难，即使是具有博士学位或在读博士的专家也仅能达到65%的准确率，而高技能的非专家验证者仅有34%的准确率。数据集旨在用于研究未来AI系统在帮助解答非常困难问题时的可扩展监督方法，特别是在开发新科学知识时。
arXiv 收录
Textile-AD-dataset
Textile AD Dataset是为纺织品表面缺陷检测设计的数据集，包含三种不同纹理类型的纺织品。数据集共有3975张正常图像和246张异常图像，其中3295张正常图像和所有246张异常图像用于测试，模拟了实际工业场景中的数据分布。
github 收录
GLUCOBENCH
GLUCOBENCH是由德克萨斯A&M大学统计系和电气与计算机工程系共同创建的一个综合数据集，旨在为连续血糖监测（CGM）数据的预测模型提供标准化的评估平台。该数据集包含五个公开的CGM数据集，涵盖不同规模和人口特征，数据量从5个到超过200个患者不等。数据集的创建过程包括数据预处理、插值和分割，确保数据质量。GLUCOBENCH主要应用于糖尿病管理领域，旨在通过提高血糖轨迹预测的准确性和不确定性量化，改善糖尿病患者的治疗效果和自主管理能力。
arXiv 收录