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鱼台县_自然人用气缴费信息|公共事业数据集|居民生活数据集
收藏山东公共数据开放网2023-12-27 更新2024-03-04 收录
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链接失效反馈资源简介：
鱼台县_自然人用气缴费信息
提供机构：
鱼台县人民政府办公室
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
广东省标准地图
该数据类主要为广东省标准地图信息。标准地图依据中国和世界各国国界线画法标准编制而成。该数据包括广东省全图、区域地图、地级市地图、县（市、区）地图、专题地图、红色印迹地图等分类。
开放广东 收录
HazyDet
HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
arXiv 收录
中国区域交通网络数据集
该数据集包含中国各区域的交通网络信息，包括道路、铁路、航空和水路等多种交通方式的网络结构和连接关系。数据集详细记录了各交通节点的位置、交通线路的类型、长度、容量以及相关的交通流量信息。
data.stats.gov.cn 收录
Simulation of rear wheel steering in a vehicle towing a single axle trailer with variable load distribution
This is the dataset for a publication on the stability of automotive vehicles when towing single axle trailers. The loading of the trailer is critical for stability, if the load distribution is too far back, then the trailer will begin to sway uncontrollably, dictating the track of the vehicle.In this research, small proportional control of the rear wheel steering of a larger towing vehicle is shown to be able to further stabilize the system easily, thus improving the safety margin. This is based on control measurements of the yaw angle, either directly measured or inferred from rear camera / parking sensor measurements.The simulation environment is Simulink and all scripts are included to initialise and plot the results. The work is based on the built in example "Two axle vehicle towing one axle trailer" with modifications to enable control algorithms for rear wheel steering control and variable load distribution. Reference for the original model is available at:T. M. Inc., Vehicle dynamics blockset version: 2.0 (r2023a) (2022). https://www.mathworks.comT. M. Inc., Trailer body 3dof documentation (2020). https://uk.mathworks.com/help/vdynblks/ref/trailerbody3dof.html<br>
DataCite Commons 收录
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