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东莞市海外留学回国服务人员执业医师资格认定（含中医医师）办件结果公示信息|医疗执业资格认定数据集|政务服务数据集
收藏开放广东2025-01-20 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：
该数据包含历年来东莞市海外留学回国服务人员执业医师资格认定（含中医医师）办件结果公示信息，针对东莞市政务服务办件结果工作，收集在办件过程中，系统分配的唯一办件编号和办理时间和结果，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，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：
2023-11-01
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
Paper III (Walker et al. 2024)
Data products used in 3-D CMZ Paper III, Walker et al. (2024). The full cloud catalogue is provided in tabular format, along with a full CMZ map showing the clouds and their assigned IDs. For each cloud ID in the published catalogue there are: - Individual cube cutouts from the MOPRA 3mm CMZ survey (HC3N, HCN, and HNCO). - Individual cube cutouts from the APEX 1mm CMZ survey (13CO, C18O, and H2CO). - Cloud-averaged spectra of the ATCA H2CO 4.83 GHz line. - PV slices of the ATCA H2CO 4.83 GHz line, taken across the major axis of the source. - Where applicable, there are mask files which correspond to the different velocity components of the cloud. In these cases, there are two mask files per velocity component, corresponding to the different masking approaches described in the paper.
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MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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OpenSonarDatasets
OpenSonarDatasets是一个致力于整合开放源代码声纳数据集的仓库，旨在为水下研究和开发提供便利。该仓库鼓励研究人员扩展当前的数据集集合，以增加开放源代码声纳数据集的可见性，并提供一个更容易查找和比较数据集的方式。
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LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
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DIV2K
displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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