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Amenity Index|社会经济指标数据集|便利设施指数数据集
收藏DataONE2021-12-05 更新2024-06-08 收录
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This dataset contains an amenity index for all Utah Census Places. Using Census data and other available datasets, an index for 'amenityness' was created. Following Ganning and Flint's previous research note, the index is calculated using physical amenities as well as socio-economic indicators (See: Ganning, Joanna Paulson, and Courtney G. Flint. “Constructing a Community-Level Amenity Index.” Society & Natural Resources 23, no. 12 (November 2, 2010): 1253–58. doi:10.1080/08941920903030132).
This index adds context to any study where an understanding of local, natural amenities is valued. It contains the following physical amenity variables: 1. Open Land 2. Open Water 3. Kapos Classification 4. Number of Recreation sites
It also includes key indicators which come from Census Data. 1. Employment Diversity 2. Median Household Income 3. Seasonal Housing 4. Population Growth 5. In-migration from out of state 6. In-migration from out of county 7. College education 8. New Housing Built 9. Housing Valued over $175,000 10. Median Rent 11. Median Housing Value 12. Employment in arts, entertainment, recreation, accommodation, and food services.
For more information on the calculations and variables, please read Ganning & Flint's research note and the ReadMe file linked to this dataset or the data dictionary within the excel spreadsheet as Tab 2.
创建时间：
2021-12-05
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
MMOral
MMOral是一个针对全景X光片解读的大规模多模态指令数据集和基准。它包括20,563张带有1.3百万条指令跟随实例的注释图像，涵盖了多种任务类型，如属性提取、报告生成、视觉问答和基于图像的对话。此外，我们还提出了MMOral-Bench，这是一个涵盖牙科五个关键诊断维度的综合评估套件。我们评估了64个LVLMs在MMOral-Bench上的表现，发现即使是表现最好的模型GPT-4o，也只能达到41.45%的准确率，这揭示了当前模型在这一领域的显著局限性。为了促进该特定领域的发展，我们还提出了OralGPT，它使用我们精心策划的MMOral指令数据集对Qwen2.5-VL-7B进行监督微调。值得注意的是，一个SFT周期就为LVLMs带来了显著的性能提升，例如，OralGPT表现出24.73%的改进。MMOral和OralGPT都具有作为智能牙科关键基础的巨大潜力，并使牙科领域中的多模态AI系统更具临床意义。数据集、模型、基准和评估套件可在上述网址获取。
arXiv 收录
CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集，旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段，涵盖超过70种不同的复杂背景，确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向，通过收集大量真实场景下的手语视频材料，覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域，旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率，促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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ICLR Peer Review and Rebuttal Process Dataset
该数据集包含从ICLR 2024和2025年收集的同行评审和反驳过程数据，数据来自OpenReview平台，包括评审者ID、初始评分和反驳后评分。评审者评分变化被追踪，使用追踪分数指标来评估评审者连续性，分数≤1表示有效使用，≥2需双重检查。数据许可证为CC BY 4.0。
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中国交通事故深度调查（CIDAS）数据集
交通事故深度调查数据通过采用科学系统方法现场调查中国道路上实际发生交通事故相关的道路环境、道路交通行为、车辆损坏、人员损伤信息，以探究碰撞事故中车损和人伤机理。目前已积累深度调查事故10000余例，单个案例信息包含人、车 、路和环境多维信息组成的3000多个字段。该数据集可作为深入分析中国道路交通事故工况特征，探索事故预防和损伤防护措施的关键数据源，为制定汽车安全法规和标准、完善汽车测评试验规程、
北方大数据交易中心 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。
arXiv 收录