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桃園市政府地方稅務局108年稅務秘書執行成果|稅務管理数据集|地方行政数据集
收藏台湾省政府资料开放平台2024-07-09 更新2024-03-07 收录
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桃園市政府地方稅務局稅務秘書執行成果-108年
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桃園市政府地方稅務局
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
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 70 年（1951~2020 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 70 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。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
DAT
DAT是一个统一的跨场景跨领域基准，用于开放世界无人机主动跟踪。它提供了24个视觉复杂的场景，以评估算法的跨场景和跨领域泛化能力，并具有高保真度的现实机器人动力学建模。
github 收录
TCM-SD
TCM-SD数据集是首个公开的大规模证型辨识基准，由北京理工大学计算机科学与技术学院创建。该数据集包含54,152条真实世界的临床记录，涵盖148种证型，旨在通过自然语言处理技术推动中医理论的实证研究。数据集的创建过程涉及从网站爬取大量未标记文本，构建中医领域特定的预训练语言模型ZY-BERT。TCM-SD数据集的应用领域主要集中在中医诊断与治疗系统中，特别是证型辨识任务，以解决中医领域数据驱动AI技术的进一步发展需求。
arXiv 收录
DeepFashion
DeepFashion数据集是一个大规模的时尚识别和检索数据集，包含289,222张多样化的衣物图像，以及详细的边界框、时尚地标、类别和属性标注。该数据集由多媒体实验室，香港中文大学开发，用于支持非商业研究及教育目的。
github 收录