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全国各省（自治区、直辖市）森林资源主要指标排序|森林资源数据集|生态保护数据集
收藏国家林业和草原科学数据中心2023-02-16 更新2024-03-06 收录
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https://www.forestdata.cn/dataDetail.html?id=c40cd771-ca06-478a-a1f9-9e9abeffba32
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该数据为全国各省（自治区、直辖市）森林资源主要指标排序统计表，记录和统计内容包括森林覆盖率、森林覆盖率排序、森林面积、森林面积排序等，为生态保护修复和高质量发展提供依据。
提供机构：
国家林业和草原科学数据中心
创建时间：
2023-02-16
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
UniProt
UniProt（Universal Protein Resource）是全球公认的蛋白质序列与功能信息权威数据库，由欧洲生物信息学研究所（EBI）、瑞士生物信息学研究所（SIB）和美国蛋白质信息资源中心（PIR）联合运营。该数据库以其广度和深度兼备的蛋白质信息资源闻名，整合了实验验证的高质量数据与大规模预测的自动注释内容，涵盖从分子序列、结构到功能的全面信息。UniProt核心包括注释详尽的UniProtKB知识库（分为人工校验的Swiss-Prot和自动生成的TrEMBL），以及支持高效序列聚类分析的UniRef和全局蛋白质序列归档的UniParc。其卓越的数据质量和多样化的检索工具，为基础研究和药物研发提供了无可替代的支持，成为生物学研究中不可或缺的资源。
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TM-Senti
TM-Senti是由伦敦玛丽女王大学开发的一个大规模、远距离监督的Twitter情感数据集，包含超过1.84亿条推文，覆盖了超过七年的时间跨度。该数据集基于互联网档案馆的公开推文存档，可以完全重新构建，包括推文元数据且无缺失推文。数据集内容丰富，涵盖多种语言，主要用于情感分析和文本分类等任务。创建过程中，研究团队精心筛选了表情符号和表情，确保数据集的质量和多样性。该数据集的应用领域广泛，旨在解决社交媒体情感表达的长期变化问题，特别是在表情符号和表情使用上的趋势分析。
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中亚主要国家的原油资源的储量、产量、消费量及其占世界比重（1985-2016）
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地球大数据科学工程 收录
AQA-7
AQA-7 是一个用于动作质量评估（AQA）的统一基准数据集，旨在通过整合多个领域的数据集来标准化评估方法。该数据集包含视频、骨骼数据和多模态输入，涵盖了体育分析、技能评估和医疗护理等多个应用领域。数据集的创建过程通过系统分析现有文献和实验协议，确保了评估的准确性和计算效率。AQA-7 的应用领域广泛，旨在解决动作质量评估中的偏差问题，提供客观的自动化评估，特别是在体育评分、技能评估和康复训练中具有重要意义。
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