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？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
厦门市社会经济主要指标（工业）完成情况
收藏福建省公共数据资源统一开放平台2024-08-23 更新2024-08-17 收录
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https://data.fujian.gov.cn/#/oportal/catalog/details?catalogID=105002000000/762711
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链接失效反馈资源简介：
由厦门市统计局提供包括序号、年份、单位、描述、值、数据资源名称字段。
提供机构：
厦门大数据管理中心
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
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热门数据集
全国 1∶200 000 数字地质图（公开版）空间数据库
As the only one of its kind, China National Digital Geological Map (Public Version at 1∶200 000 scale) Spatial Database (CNDGM-PVSD) is based on China' s former nationwide measured results of regional geological survey at 1∶200 000 scale, and is also one of the nationwide basic geosciences spatial databases jointly accomplished by multiple organizations of China. Spatially, it embraces 1 163 geological map-sheets (at scale 1: 200 000) in both formats of MapGIS and ArcGIS, covering 72% of China's whole territory with a total data volume of 90 GB. Its main sources is from 1∶200 000 regional geological survey reports, geological maps, and mineral resources maps with an original time span from mid-1950s to early 1990s. Approved by the State's related agencies, it meets all the related technical qualification requirements and standards issued by China Geological Survey in data integrity, logic consistency, location acc racy, attribution fineness, and collation precision, and is hence of excellent and reliable quality. The CNDGM-PVSD is an important component of China' s national spatial database categories, serving as a spatial digital platform for the information construction of the State's national economy, and providing informationbackbones to the national and provincial economic planning, geohazard monitoring, geological survey, mineral resources exploration as well as macro decision-making.
DataCite Commons 收录
中国行政区划shp数据
中国行政区划数据是重要的基础地理信息数据，目前不同来源的全国行政区划数据非常多，但能够开放获取的高质量行政区域数据少之又少。基于此，锐多宝的地理空间制作一套2013-2023年可开放获取的高质量行政区划数据。该套数据以2022年国家基础地理信息数据中的县区划数据作为矢量基础，辅以高德行政区划数据、天地图行政区划数据，参考历年来民政部公布的行政区划为属性基础，具有时间跨度长、属性丰富、国界准确、更新持续等特性。 中国行政区划数据统计截止时间是2023年2月12日，包含省、市、县、国界、九段线等矢量shp数据。该数据基于2020年行政区划底图，按时间顺序依次制作了2013-2023年初的行政区划数据。截止2023年1月1日，我国共有34个省级单位，分别是4个直辖市、23个省、5个自治区和2个特别行政区。截止2023年1月1日，我国共有333个地级单位，分别是293个地级市、7个地区、30个自治州和3个盟，其中38个矢量要素未纳入统计（比如直辖市北京等、特别行政区澳门等、省直辖县定安县等）。截止2023年1月1日，我国共有2843个县级单位，分别是1301个县、394个县级市、977个市辖区、117个自治县、49个旗、3个自治旗、1个特区和1个林区，其中9个矢量要素未纳入县级类别统计范畴（比如特别行政区香港、无县级单位的地级市中山市东莞市等）。
CnOpenData 收录
YOLO Drone Detection Dataset
为了促进无人机检测模型的开发和评估，我们引入了一个新颖且全面的数据集，专门为训练和测试无人机检测算法而设计。该数据集来源于Kaggle上的公开数据集，包含在各种环境和摄像机视角下捕获的多样化的带注释图像。数据集包括无人机实例以及其他常见对象，以实现强大的检测和分类。
github 收录
TCM-SD
TCM-SD数据集是首个公开的大规模证型辨识基准，由北京理工大学计算机科学与技术学院创建。该数据集包含54,152条真实世界的临床记录，涵盖148种证型，旨在通过自然语言处理技术推动中医理论的实证研究。数据集的创建过程涉及从网站爬取大量未标记文本，构建中医领域特定的预训练语言模型ZY-BERT。TCM-SD数据集的应用领域主要集中在中医诊断与治疗系统中，特别是证型辨识任务，以解决中医领域数据驱动AI技术的进一步发展需求。
arXiv 收录
RESIDE
由合成图像和真实世界的模糊图像组成的新的大规模基准，称为真实单图像去雾（RESIDE）。 RESIDE 突出了不同的数据源和图像内容，分为五个子集，每个子集服务于不同的训练或评估目的。
OpenDataLab 收录