PISCO: Physical Oceanography: moored temperature data: Sand Hill Bluff, California, USA (SHB001)
收藏China Health and Nutrition Survey (CHNS)
China Health and Nutrition Survey(CHNS)是一项由美国北卡罗来纳大学人口中心与中国疾病预防控制中心营养与健康所合作开展的长期开放性队列研究项目,旨在评估国家和地方政府的健康、营养与家庭计划政策对人群健康和营养状况的影响,以及社会经济转型对居民健康行为和健康结果的作用。该调查覆盖中国15个省份和直辖市的约7200户家庭、超过30000名个体,采用多阶段随机抽样方法,收集了家庭、个体以及社区层面的详细数据,包括饮食、健康、经济和社会因素等信息。自2011年起,CHNS不断扩展,新增多个城市和省份,并持续完善纵向数据链接,为研究中国社会经济变化与健康营养的动态关系提供了重要的数据支持。
www.cpc.unc.edu 收录
GLUCOBENCH
GLUCOBENCH是由德克萨斯A&M大学统计系和电气与计算机工程系共同创建的一个综合数据集,旨在为连续血糖监测(CGM)数据的预测模型提供标准化的评估平台。该数据集包含五个公开的CGM数据集,涵盖不同规模和人口特征,数据量从5个到超过200个患者不等。数据集的创建过程包括数据预处理、插值和分割,确保数据质量。GLUCOBENCH主要应用于糖尿病管理领域,旨在通过提高血糖轨迹预测的准确性和不确定性量化,改善糖尿病患者的治疗效果和自主管理能力。
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PRBench
PRBench是一个大规模专家标注的专业领域高风险推理基准测试数据集,当前版本覆盖法律和金融领域。包含1,100个专家编写的跨金融和法律领域的对话,19,356个专家策划的评估标准(每个任务10-30条),覆盖114个国家、47个美国司法管辖区和25个专业主题,并包含最具挑战性任务的硬子集(Finance-300, Legal-250)。
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中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)
CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国农村教育发展报告
该数据集包含了中国农村教育发展的相关数据,涵盖了教育资源分布、教育质量、学生表现等多个方面的信息。
www.moe.gov.cn 收录
