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USA: Top 10 Consumer Electronics Online-Shops 2023|电子商务数据集|消费电子数据集
收藏de.statista.com2024-10-18 更新2025-01-15 收录
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https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1218744/umfrage/top-online-shops-consumer-electronics-usa-ecommercedb/
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Amazon.com führt den Consumer Electronics-E-Commerce-Markt in den USA mit einem Nettoumsatz in Höhe von rund 34,2 Milliarden Euro im Jahr 2023 an, gefolgt von apple.com mit knapp 24 Milliarden Euro. Auf dem dritten Platz liegt walmart.com mit Umsätzen in Höhe von 5,4 Milliarden Euro. Bestbuy.com ist der viertgrößte Consumer Electronics-Online-Store in den USA, mit einem Umsatz in Höhe von 4,7 Milliarden Euro in 2023. Für ein erweitertes Ranking besuchen Sie bitte ecommerceDB.com.
Amazon.com 在2023年以约342亿欧元的净销售额领跑美国消费电子产品电子商务市场，紧随其后的是apple.com，其销售额约为240亿欧元。位居第三的是walmart.com，销售额达到54亿欧元。Bestbuy.com 是美国第四大消费电子产品在线零售商，2023年的销售额为47亿欧元。欲获取更详尽的排名信息，请访问ecommerceDB.com。
提供机构：
Statista
数据主题
5,000+
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任务类型
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热门数据集
Beijing Traffic
The Beijing Traffic Dataset collects traffic speeds at 5-minute granularity for 3126 roadway segments in Beijing between 2022/05/12 and 2022/07/25.
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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。
arXiv 收录
electronic_components
该数据集用于电子元件的图像识别，包含电阻器、电容器、电感器和晶体管的图像数据。数据集分为训练集和测试集，分别用于模型训练和性能评估。
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RAVDESS
情感语音和歌曲 (RAVDESS) 的Ryerson视听数据库包含7,356个文件 (总大小: 24.8 GB)。该数据库包含24位专业演员 (12位女性，12位男性)，以中性的北美口音发声两个词汇匹配的陈述。言语包括平静、快乐、悲伤、愤怒、恐惧、惊讶和厌恶的表情，歌曲则包含平静、快乐、悲伤、愤怒和恐惧的情绪。每个表达都是在两个情绪强度水平 (正常，强烈) 下产生的，另外还有一个中性表达。所有条件都有三种模态格式: 纯音频 (16位，48kHz .wav)，音频-视频 (720p H.264，AAC 48kHz，.mp4) 和仅视频 (无声音)。注意，Actor_18没有歌曲文件。
OpenDataLab 收录
中国陆域及周边逐日1km全天候地表温度数据集（TRIMS LST；2000-2024）
地表温度（Land surface temperature, LST）是地球表面与大气之间界面的重要参量之一。它既是地表与大气能量交互作用的直接体现，又对于地气过程具有复杂的反馈作用。因此，地表温度不仅是气候变化的敏感指示因子和掌握气候变化规律的重要前提，还是众多模型的直接输入参数，在许多领域有广泛的应用，如气象气候、环境生态、水文等。伴随地学及相关领域研究的深入和精细化，学术界对卫星遥感的全天候地表温度（All-weather LST）具有迫切的需求。 本数据集的制备方法是增强型的卫星热红外遥感-再分析数据集成方法。方法的主要输入数据为Terra/Aqua MODIS LST产品和GLDAS等数据，辅助数据包括卫星遥感提供的植被指数、地表反照率等。方法充分利用了卫星热红外遥感和再分析数据提供的地表温度高频分量、低频分量以及地表温度的空间相关性，最终重建得到较高质量的全天候地表温度数据集。 评价结果表明，本数据集具有良好的图像质量和精度，不仅在空间上无缝，还与当前学术界广泛采用的逐日1 km Terra/Aqua MODIS LST产品在幅值和空间分布上具有较高的一致性。当以MODIS LST为参考时，该数据集在白天和夜间的平均偏差（MBE）为0.09K和-0.03K，偏差标准差（STD）为1.45K和1.17K。基于19个站点实测数据的检验结果表明，其MBE为-2.26K至1.73K，RMSE为0.80K至3.68K，且在晴空与非晴空条件下无显著区别。 本数据集的时间分辨率为逐日4次，空间分辨率为1km，时间跨度为2000年-2024年；空间范围包括我国陆域的主要区域（包含港澳台地区，暂不包含我国南海诸岛）及周边区域（72°E-135°E，19°N-55°N）。本数据集的缩写名为TRIMS LST（Thermal and Reanalysis Integrating Moderate-resolution Spatial-seamless LST），以便用户使用。需要说明的是，TRIMS LST的空间子集TRIMS LST-TP（中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集（TRIMS LST-TP；2000-2024）V2）同步在国家青藏高原科学数据中心发布，以减少相关用户数据下载和处理的工作量。
国家青藏高原科学数据中心 收录