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？
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汕尾市海丰县对非物质文化遗产项目保护单位的组织推荐评审认定信息|非物质文化遗产保护数据集|行政管理数据集
收藏开放广东2023-04-26 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：
该数据包含汕尾市海丰县文化广电旅游体育局依职权实施管理的汕尾市海丰县对非物质文化遗产项目保护单位的组织推荐评审认定的目录，包含了业务名称
办理时间、办理人员等信息。
提供机构：
汕尾市
创建时间：
2023-08-24
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
Wind Turbine Data
该数据集包含风力涡轮机的运行数据，包括风速、风向、发电量等参数。数据记录了多个风力涡轮机在不同时间点的运行状态，适用于风能研究和风力发电系统的优化分析。
www.kaggle.com 收录
CTD (Comparative Toxicogenomics Database)
CTD是一个综合性的数据库，旨在通过整合基因、化学物质、疾病和环境暴露的数据，来促进对环境因素与人类疾病之间关系的理解。该数据库包括化学物质与基因的相互作用、化学物质与疾病的关联、基因与疾病的关联以及化学物质与环境暴露的关联。CTD还提供数据下载、API访问和在线查询工具。
ctdbase.org 收录
Fruits-360
一个高质量的水果图像数据集，包含多种水果的图像，如苹果、香蕉、樱桃等，总计42345张图片，分为训练集和验证集，共有64个水果类别。
github 收录
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）
CMNEE（Chinese Military News Event Extraction dataset）是国防科技大学、东南大学和清华大学联合构建的一个大规模的、基于文档标注的开源中文军事新闻事件抽取数据集。该数据集包含17,000份文档和29,223个事件，所有事件均基于预定义的军事领域模式人工标注，包括8种事件类型和11种论元角色。数据集构建遵循两阶段多轮次标注策略，首先通过权威网站获取军事新闻文本并预处理，然后依据触发词字典进行预标注，经领域专家审核后形成事件模式。随后，通过人工分批、迭代标注并持续修正，直至满足既定质量标准。CMNEE作为首个专注于军事领域文档级事件抽取的数据集，对推动相关研究具有显著意义。
github 收录