Global Trade Alert|全球贸易数据集|贸易政策数据集
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- Global Trade Alert数据集首次发布,由伦敦政治经济学院(LSE)的Simon Evenett教授及其团队创建,旨在监测全球贸易政策的变化。
- 数据集开始被广泛应用于学术研究和政策分析,特别是在全球贸易保护主义趋势的研究中。
- Global Trade Alert数据集增加了对新兴市场国家贸易政策的监测,扩展了其覆盖范围。
- 数据集引入了实时更新功能,使得用户能够获取最新的贸易政策信息,提高了数据集的时效性。
- Global Trade Alert数据集与多个国际组织和研究机构建立了合作关系,进一步提升了其在全球贸易研究领域的影响力。
- 数据集在新冠疫情期间发挥了重要作用,帮助政策制定者和研究人员分析疫情对全球贸易的影响。
- 1Global Trade Alert: Monitoring the World's Response to the Financial CrisisCentre for Economic Policy Research · 2009年
- 2The Impact of Trade Policy Uncertainty on Global TradeAmerican Economic Association · 2020年
- 3Trade Policy and Economic Growth: Evidence from Global Trade Alert DataElsevier · 2018年
- 4The Role of Trade Policy in Global Value Chains: Evidence from Global Trade AlertWorld Scientific Publishing · 2019年
- 5Trade Policy and Market Access: A Global Trade Alert AnalysisRoutledge · 2021年
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
MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程(MOOCs)的相关数据,包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
www.kaggle.com 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
ROBEL
ROBEL是一个开源的低成本机器人平台,专为现实世界的强化学习设计。该平台由谷歌研究院和加州大学伯克利分校共同开发,包含两个机器人:D'Claw,一个三指手机器人,用于促进精细操作任务的学习;D'Kitty,一个四足机器人,用于促进敏捷的腿式移动任务学习。这些模块化机器人易于维护且足够坚固,能够承受从零开始的硬件强化学习,目前已记录超过14000小时的训练时间。ROBEL提供了一系列连续控制基准任务,这些任务具有密集和稀疏的任务目标,并引入了硬件安全评分指标。数据集和相关材料可在www.roboticsbenchmarks.org访问,旨在解决强化学习在真实机器人上的应用问题,特别是在处理物理限制和环境交互方面的挑战。
arXiv 收录
用于陆面模拟的中国土壤数据集(第二版)
本研究对中国范围内0-2米六个标准深度层(0-5、5-15、15-30、30-60、60-100和100-200厘米)的23种土壤物理和化学属性进行了90米空间分辨率的制图。该数据集源自第二次土壤普查的8979个土壤剖面,世界土壤信息服务的1540个土壤剖面,第一次全国土壤普查的76个土壤剖面,以及区域数据库的614个土壤剖面。该数据集包括pH值、砂粒、粉粒、粘粒、容重、有机碳含量、砾石、碱解氮、总氮、阳离子交换量、孔隙度、总钾、总磷、有效钾、有效磷和土壤颜色(包括蒙赛尔颜色和RGB两种形式)。数据集的缺失值为“fillvalue = -32768”。数据集以栅格格式提供,有Tiff和netCDF两种格式。为了满足陆面建模中不同应用对空间分辨率的不同要求,CSDLv2 提供了 90 米、1 公里和 10公里空间分辨率的版本。各个土壤属性的单位参见说明文档。该数据集相对于第一版具有更好的数据质量,可广泛应用于陆面过程模拟等地学相关研究。
国家青藏高原科学数据中心 收录