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火石创造科技有限公司

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火石创造科技有限公司成立于2015年,属软件和信息技术服务业,主营技术开发、技术服务、技术咨询、服务:投资管理、投资咨询(除证劵、期货)、设计、制作等。面向低空经济、产业分析、人工智能等领域提供数据服务,开放低空经济产业数据(低空经济、产业分析)、人工智能产业数据(人工智能、产业分析)、低空经济产业大脑产品(低空经济、数据分析),支撑监测研判与运维优化。

低空经济产业分析人工智能软件信息服务高新技术企业
成立于 2015 年浙江省https://www.hsmap.comgstg@hsmap.com

数据概览

328
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3,394
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0
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2026-08-04
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相关机构

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    拥有数据集:123个
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    遵义博信科技咨询有限责任公司
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    贵州智汇会客厅企业服务有限公司
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数据集列表

全国整车厂商基本信息
整车测试
市场分析
全国整车厂商基本信息主要帮助企业进行市场竞品分析,帮助产业研究机构进行产业相关研究,帮助政府进行本地产业摸底。
杭州数据交易所2026-08-04 更新130
插电式混合动力汽车产业链图谱
新能源汽车
产业分析
插电式混合动力汽车产业链图谱,主要帮助政府园区、企业、投资机构、产业分析机构对该产业发展现状、产业发展趋势进行分析、识别产业发展机会点、技术发展趋势,帮助进行投资布局、招商引资、产业培育等。
杭州数据交易所2026-08-04 更新340
低值耗材产业链结构文本训练数据
医疗供应链
低值耗材产业分析
本数据集服务于低值耗材产业链智能分类与供应商图谱构建模型的训练与开发,通过关联企业文本与耗材产品标签,为医疗供应链管理提供核心数据工具。其主要应用于:供应链寻源与集中采购:赋能医院集团、医疗器械流通企业或电商平台,精准识别和匹配医用防护、伤口敷料、输液穿刺、手术缝合等各类低值耗材的制造商,优化采购效率与供应链稳定性。产业集聚与监管分析:辅助政府与监管部门,分析区域在医用卫生材料、防护用品等细分领域的产业集中度、产能分布与质量体系认证情况,为产业规划与质量安全监管提供数据支持。市场研究与投资决策:支持行业研究机构与投资方,洞察特定耗材品类(如高端敷料、安全注射器械)的技术发展、市场竞争格局及潜在投资标的。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于低值耗材产业链智能分析的人工智能模型训练语料。在加工前,数据已进行严格的匿名化与去标识化处理。原始企业名称被统一替换为不可逆的规范标识符,并彻底移除所有的个人及商业敏感信息,确保数据完全符合隐私保护与安全合规要求,为模型训练提供了洁净、可靠的输入基础。 二、数据处理规则 数据处理严格遵循“体系先行、业务匹配、特征抽取”的核心规则,形成了一套从分类框架构建到最终标签生成的完整流程: 体系先行:首先,依据国家《医疗器械分类目录》及行业标准,预先定义了以“低值耗材”(一级节点)出发,按产品功能划分为“医用卫生材料及敷料”、“基础诊疗材料”、“医用打印耗材”、“注输穿刺类材料”(二级节点),并进一步细分为“生物防护用品”、“医用敷料”、“手术及缝合材料”、“输液输血器具”等具体产品类别(三级节点)的树状分类体系,为数据加工提供了专业、清晰的框架。 业务匹配:采用“自动化规则匹配与人工校验相结合”的策略。首先,依托Spark大数据处理框架,对海量企业简介文本进行分布式清洗、分词与关键词匹配,通过预构建的低值耗材产业语义规则库(涵盖“医用口罩”、“防护服”、“创可贴”、“输液器”、“缝合针”、“医用胶片”等)自动计算并推荐初步分类节点。随后,由具备医疗行业知识的标注专家进行审核与最终判定,确保企业归入最贴切的产品类别节点。 特征抽取:在完成业务匹配的同时,从同一段企业简介文本中,系统性地抽取代表其核心产品的关键术语与名词性短语,经过去重与标准化格式化,组合成“正向词”特征串;同时,归纳其所属的产业领域,生成“产业标签”,共同作为对分类标签的多维度语义补充。 三、加工后数据内容 加工后的数据集为一条条结构化的“文本-标签”数据。每条数据均包含经过脱敏处理的原始企业描述文本,以及与之对应、经人工校验的完整分类标签(一至三级节点)、细粒度的产品特征词(正向词)与产业标签。数据内容全面覆盖了医用防护、伤口护理、手术麻醉、注输穿刺及医学影像耗材等低值耗材核心领域,形成了一个分类体系专业、特征标注精准、可直接用于低值耗材供应商智能识别、产品分类与产业链分析模型训练与评估的高质量数据集。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-15 更新30
造纸产业链结构文本训练数据
造纸产业链分析
供应商智能分类
本数据集服务于造纸产业链智能分类与产业图谱构建模型的训练与开发,通过关联企业文本与产品品类标签,为造纸产业分析提供核心数据工具。其主要应用于:供应链寻源与采购优化:赋能印刷包装企业、纸制品加工厂或大型采购平台,精准识别与匹配造纸化学品、特种纸、工业用纸、包装用纸等不同品类的供应商,优化采购决策与供应链管理。 产业集聚与竞争力分析:辅助政府与产业研究机构,分析区域在造纸化学品、特种纸制造、工业用纸等细分领域的产业集聚度、企业构成与链条完整性,为制定产业发展规划提供决策依据。市场研究与投资洞察:支持投资机构与行业分析师,对高端特种纸、热转印纸、绝缘用纸等技术含量较高或附加值较高的细分赛道进行企业分布、技术动态与市场竞争格局的量化跟踪与研判。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于造纸产业链智能分析的人工智能模型训练语料。在加工前,数据已进行严格的匿名化与去标识化处理。原始企业名称被统一替换为不可逆的规范标识符,并彻底移除所有的个人及商业敏感信息,确保数据完全符合隐私保护与安全合规要求,为模型训练提供了洁净、可靠的输入基础。 二、数据处理规则 数据处理严格遵循 “体系先行、业务匹配、特征抽取” 的核心规则,形成了一套从分类框架构建到最终标签生成的完整流程:1.首先,依据造纸产业专业分类,预先定义了从“造纸”(一级节点)出发,按产品功能与应用领域划分为“造纸化学品”、“特种纸制造”、“工业用纸”、“包装用纸及制品”、“印刷服务及辅料”、“其他造纸相关”(二级节点),并进一步细分为“造纸助剂”、“高端特种纸”、“绝缘用纸”、“热转印纸”、“离型纸”、“食品包装纸”等具体产品品类(三级节点)的树状分类体系,为数据加工提供了专业、清晰的框架。2.业务匹配:采用“自动化规则匹配与人工校验相结合”的策略。首先,依托Spark大数据处理框架,对海量企业简介文本进行分布式清洗、分词与关键词匹配,通过预构建的造纸产业语义规则库自动计算并推荐初步分类节点。随后,由具备造纸或化工行业知识的标注专家进行审核与最终判定,确保企业被精准归入最贴切的产品品类节点。3.特征抽取:在完成业务匹配的同时,从同一段企业简介文本中,系统性地抽取代表其核心产品与技术的关键术语与名词性短语,经过去重与标准化格式化,组合成“正向词”特征串,作为对分类标签的语义补充。 三、加工后数据内容 加工后的数据集为一条条结构化的“文本-标签”数据。每条数据均包含经过脱敏处理的原始企业描述文本,以及与之对应、经人工校验的完整分类标签(一至三级节点)、细粒度的产品特征词(正向词)与产业标签。数据内容全面覆盖了造纸化学品、特种纸、工业用纸、包装用纸等造纸产业核心领域,形成了一个分类体系专业、特征标注精准、可直接用于造纸产业链分析、供应商智能分类与市场地图绘制等模型训练与评估的高质量专用数据集。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-08 更新70
造纸产业链结构文本训练数据
造纸产业链分析
产业图谱构建
本数据集服务于造纸产业链智能分类与产业图谱构建模型的训练与开发,通过关联企业文本与产品品类标签,为造纸产业分析提供核心数据工具。其主要应用于:供应链寻源与采购优化:赋能印刷包装企业、纸制品加工厂或大型采购平台,精准识别与匹配造纸化学品、特种纸、工业用纸、包装用纸等不同品类的供应商,优化采购决策与供应链管理。 产业集聚与竞争力分析:辅助政府与产业研究机构,分析区域在造纸化学品、特种纸制造、工业用纸等细分领域的产业集聚度、企业构成与链条完整性,为制定产业发展规划提供决策依据。市场研究与投资洞察:支持投资机构与行业分析师,对高端特种纸、热转印纸、绝缘用纸等技术含量较高或附加值较高的细分赛道进行企业分布、技术动态与市场竞争格局的量化跟踪与研判。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-23 更新10
产业链数据集
产业链分析
产业风险评估
产业链数据集通过整合企业、技术、资本与区域产业链信息,支持政府与金融机构进行产业分析、科技企业识别与风险评估,为产业政策制定、投融资决策与企业服务提供精准数据支撑。
杭州数据交易所2026-08-04 更新10
医疗数字化产业链结构文本训练数据
医疗信息化产业链分析
医疗信息系统供应商识别
本数据集服务于医疗数字化产业链智能分类与供应商图谱构建模型的训练与开发,通过关联企业文本与信息系统产品标签,为智慧医疗建设提供核心数据工具。其主要应用于:供应商寻源与选型评估:赋能医院、医疗集团或区域卫生主管部门,精准识别和匹配PACS、LIS、EMR、HIS等各类医疗信息系统的开发商与集成商,优化采购决策与供应商管理。产业布局与创新能力分析:辅助政府与产业研究机构,分析区域在医疗数字化细分领域(如医学影像、检验信息、电子病历、智慧医院)的企业分布、技术能力与产业集聚程度。技术趋势与投资洞察:支持投资机构与行业分析师,洞察智慧医疗、互联网医院、临床决策支持等新兴领域的技术研发动态、市场竞争格局与潜在投资标的。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于医疗数字化产业链智能分析的人工智能模型训练语料。在加工前,数据已进行严格的匿名化与去标识化处理。原始企业名称被统一替换为不可逆的规范标识符,并彻底移除所有的个人及商业敏感信息,确保数据完全符合隐私保护与安全合规要求,为模型训练提供了洁净、可靠的输入基础。 二、数据处理规则 数据处理严格遵循 “体系先行、业务匹配、特征抽取” 的核心规则,形成了一套从分类框架构建到最终标签生成的完整流程:1.首先,依据医疗数字化行业标准与产品分类,预先定义了从“医疗数字化”(一级节点)出发,按应用场景划分为“医院信息管理系统”、“临床信息管理系统”、“医院资源规划系统”(二级节点),并进一步细分为“门诊管理类”、“医学报告类”、“电子病历类”、“临床治疗类”等业务板块(三级节点),最终锚定具体产品类型如“PACS系统”、“LIS系统”、“EMR系统”(四级节点)的树状分类体系,为数据加工提供了专业、清晰的框架。2.业务匹配:采用“自动化规则匹配与人工校验相结合”的策略。首先,依托Spark大数据处理框架,对海量企业简介文本进行分布式清洗、分词与关键词匹配,通过预构建的医疗数字化产业语义规则库自动计算并推荐初步分类节点。随后,由具备医疗IT行业知识的标注专家进行审核与最终判定,确保企业被精准归入对应的产品类别与业务领域。3.特征抽取:在完成业务匹配的同时,从同一段企业简介文本中,系统性地抽取代表其核心产品与技术的关键术语与名词性短语,经过去重与标准化格式化,组合成“正向词”特征串,作为对分类标签的语义补充。 三、加工后数据内容 加工后的数据集为一条条结构化的“文本-标签”数据。每条数据均包含经过脱敏处理的原始企业描述文本,以及与之对应、经人工校验的完整分类标签(一至四级节点)、细粒度的产品特征词(正向词)与产业标签。数据内容全面覆盖了医院运营管理、临床信息系统、医学影像与检验数字化、电子病历等医疗数字化核心领域,形成了一个分类体系专业、特征标注精准、可直接用于医疗数字化产业链分析、供应商智能识别与产品分类模型训练与评估的高质量专用数据集。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-30 更新20
医疗数字化产业链结构文本训练数据
医疗信息化产业链分析
智慧医疗供应商图谱
本数据集服务于医疗数字化产业链智能分类与供应商图谱构建模型的训练与开发,通过关联企业文本与信息系统产品标签,为智慧医疗建设提供核心数据工具。其主要应用于:供应商寻源与选型评估:赋能医院、医疗集团或区域卫生主管部门,精准识别和匹配PACS、LIS、EMR、HIS等各类医疗信息系统的开发商与集成商,优化采购决策与供应商管理。产业布局与创新能力分析:辅助政府与产业研究机构,分析区域在医疗数字化细分领域(如医学影像、检验信息、电子病历、智慧医院)的企业分布、技术能力与产业集聚程度。技术趋势与投资洞察:支持投资机构与行业分析师,洞察智慧医疗、互联网医院、临床决策支持等新兴领域的技术研发动态、市场竞争格局与潜在投资标的。
浙江省数据知识产权登记平台2026-07-13 更新00
低值耗材产业链结构文本训练数据
医疗供应链
产业图谱构建
本数据集服务于低值耗材产业链智能分类与供应商图谱构建模型的训练与开发,通过关联企业文本与耗材产品标签,为医疗供应链管理提供核心数据工具。其主要应用于:供应链寻源与集中采购:赋能医院集团、医疗器械流通企业或电商平台,精准识别和匹配医用防护、伤口敷料、输液穿刺、手术缝合等各类低值耗材的制造商,优化采购效率与供应链稳定性。产业集聚与监管分析:辅助政府与监管部门,分析区域在医用卫生材料、防护用品等细分领域的产业集中度、产能分布与质量体系认证情况,为产业规划与质量安全监管提供数据支持。市场研究与投资决策:支持行业研究机构与投资方,洞察特定耗材品类(如高端敷料、安全注射器械)的技术发展、市场竞争格局及潜在投资标的。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-30 更新60
纯电动汽车产业链结构文本训练数据
纯电动汽车供应链
供应商智能分类
本数据集服务于纯电动汽车产业链上游核心环节的智能分类与供应链图谱构建,通过精准解析企业文本与零部件标签,为产业链安全与竞争力分析提供核心数据工具。其主要应用于:供应链安全与国产化分析:辅助政府及主机厂绘制动力电池、驱动系统等关键部件的供应链全景图,精准识别材料、电芯、结构件等环节的国内供应商分布,评估供应链韧性并推动补链强链。技术投资与赛道洞察:为投资及研究机构提供标准化的零部件标签,支持对锂电池材料(如隔膜、电解液)、集成驱动系统等细分技术赛道进行深度量化分析,追踪技术演进与竞争格局。供应商寻源与协同创新:赋能整车厂或头部电池企业,实现对上游成千上万家材料、零部件供应商的智能筛选与风险评估,促进产业链上下游的技术协同与高效匹配。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于纯电动汽车产业链智能分析的人工智能模型训练语料。在加工前,数据已进行严格的匿名化与去标识化处理。原始企业名称被统一替换为不可逆的规范标识符,并彻底移除所有的个人及商业敏感信息,确保数据完全符合隐私保护与安全合规要求,为模型训练提供了洁净、可靠的输入基础。 二、数据处理规则 数据处理严格遵循“体系先行、业务匹配、特征抽取”的核心规则,形成了一套从分类框架构建到最终标签生成的完整流程: 体系先行:首先,参考纯电动汽车产业架构,预先定义了从“纯电动汽车”(一级节点)到“上游:零部件”(二级节点),并逐级细化至“三电系统”(三级)、“动力电池系统/电驱动系统”(四级)及具体部件如“锂电池材料”、“锂离子电池”(五级)的树状分类体系。该体系为自动化处理提供了精准的结构化框架。 业务匹配:采用“自动化规则匹配与人工校验相结合”的策略。首先,依托Spark大数据处理框架,对海量企业简介文本进行分布式清洗、分词与关键词匹配,通过预构建的纯电动汽车产业语义规则库(涵盖“隔膜”、“电解液”、“电芯”、“BMS”、“驱动电机”等专业术语)自动计算并推荐初步的节点路径。随后,由产业专家对系统推荐结果进行全文语境审核与最终判定,确保每家企业被精准归入最贴切的产业链节点。 特征抽取:在完成业务匹配的同时,从同一段企业简介文本中,系统性地抽取代表其核心产品、技术与工艺的关键术语与名词性短语,经过去重与标准化格式化,组合成“正向词”特征串。该特征作为对分类标签的细粒度语义补充,为模型提供了更丰富的学习信息。 三、加工后数据内容 加工后的数据集为一条条结构化的“文本-标签”数据。每条数据均包含经过脱敏处理的原始企业描述文本,以及与之对应、经人工校验的完整分类标签(一至五级节点、产业标签)与业务特征词(正向词)。数据内容深度聚焦纯电动汽车的“三电”核心,全面覆盖锂电池材料、电芯制造、电池结构件、热管理系统及电驱动系统等关键上游环节,形成了一个产业深度足、标注一致性高、特征专业性极强的专用数据集,可直接用于纯电动汽车供应链图谱构建、供应商智能分类与竞争力分析等模型的训练与优化。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新20
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