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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全国县域物流可达性数据（2020年）|物流配送数据集|地理信息系统数据集
收藏国家地球系统科学数据中心2024-12-03 更新2024-12-07 收录
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https://www.geodata.cn/data/datadetails.html?dataguid=50110781131415&docId=503
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我们以2020 年县级行政区划为基准（包括县、县级市、旗、自治旗和林场等，不包括市辖区）计算了全国范围内的物流末端可达性，其中剔除了城镇化率为100%或无行政村的地域单元等后，共保留2596 个单元。为基于真实路网和路况反应农村居民到达最近末端配送网点的出行时间，本文使用高德地图API中的路径规划接口，使用Python编码提取实际道路网络信息和通行距离、时间数据。出行方式分别设定为驾车和步行，搜索不同出行方式对应出行时间最短的农村邮政、快递物流末端配送网点，并计算相应的出行距离。数据集反映了中国县域尺度的物流可达性，并包含了不同交通方式之间的比较。
提供机构：
中国科学院地理科学与资源研究所
创建时间：
2024-11-22
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
Figshare
Figshare是一个在线数据共享平台，允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果，包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
figshare.com 收录
腾讯词向量（Tencent AI Lab Embedding Corpus for Chinese Words and Phrases）
这些语料库的最新版本提供了100维度和200维度的向量表示形式，也就是嵌入，适用于中文和英文。具体来说，有超过1200万个中文单词和短语以及650万个英语单词和短语，它们是在大规模高质量数据上进行预先培训的。这些向量捕获单词和短语的语义含义，可以广泛应用于许多下游任务 (例如，命名实体识别和文本分类) 以及进一步的研究中。
OpenDataLab 收录
基于站点观测的中国1km土壤湿度日尺度数据集（2000-2022）
本研究提供了中国范围1km高质量的土壤湿度数据集-SMCI1.0(Soil Moisture of China by in situ data, version 1.0)，SMCI1.0是包含2000-2022年、日尺度、以10厘米为间隔10层深度（10-100cm）的高时空分辨率土壤湿度，数据单位为0.001m³/m³，缺失值为-999，投影为WGS1984。该数据集是以中国气象局提供的1,648个站点观测10层土壤湿度作为基准，使用ERA5_Land气象强迫数据、叶面积指数（LAI）、土地覆盖类型（Landtypes）、地形（DEM）和土壤特性（Soil properties）作为协变量，通过机器学习方式获得。本研究进行了两组实验以验证SMCI1.0的精度，时间尺度上：ubRMSE为0.041-0.052，R为0.883-0.919；空间尺度上：ubRMSE为0.045-0.051，R为0.866-0.893。 由于SMCI1.0是基于实地观测的土壤湿度，它可以作为现有基于模型和卫星数据集的有效补充。该数据产品可用于各种水文、气象、生态分析和建模，尤其在需要高质量、高分辨率土壤湿度的应用上至关重要。有关数据集的引用及详细描述，请阅读说明文档。为便于使用，本研究提供了两种不同分辨率的版本：30 秒（~1km）和0.1度（~9km）。
国家青藏高原科学数据中心 收录
LibriSpeech
LibriSpeech 是一个大约 1000 小时的 16kHz 英语朗读语音语料库，由 Vassil Panayotov 在 Daniel Povey 的协助下编写。数据来自 LibriVox 项目的已读有声读物，并经过仔细分割和对齐。
OpenDataLab 收录
Plant-Diseases
Dataset for Plant Diseases containg variours Plant Disease
kaggle 收录