Mexican National Institute of Statistics and Geography (INEGI) Data|统计数据数据集|墨西哥数据集
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- 墨西哥国家统计和地理研究所(INEGI)正式成立,标志着墨西哥统计和地理数据收集与分析体系的建立。
- INEGI首次发布全国人口普查数据,为墨西哥的社会经济发展提供了基础数据支持。
- INEGI开始定期发布经济和社会统计数据,包括国民生产总值、就业率等关键指标。
- INEGI推出在线数据平台,使得公众和研究机构能够更便捷地访问和使用其数据资源。
- INEGI发布2010年人口普查数据,该数据集成为研究墨西哥人口结构变化的重要依据。
- INEGI开始发布环境和社会可持续发展相关的统计数据,扩展了其数据覆盖领域。
- INEGI在COVID-19疫情期间,发布了一系列关于疫情对经济和社会影响的统计数据,为政策制定提供了重要参考。
- 1INEGI: Mexican National Institute of Statistics and GeographyMexican National Institute of Statistics and Geography · 2010年
- 2Spatial Inequality and Development in Mexico: A Multilevel Analysis Using INEGI DataUniversity of California, Berkeley · 2018年
- 3The Impact of Education on Economic Growth in Mexico: Evidence from INEGI DataNational Autonomous University of Mexico · 2020年
- 4Urbanization and Environmental Degradation in Mexico: Insights from INEGI DataUniversity of Guadalajara · 2021年
- 5INEGI Data and the Measurement of Poverty in Mexico: A Critical ReviewNational Institute of Public Health, Mexico · 2022年
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像,每张图像均给出对应的人名,共有5749人,且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250,绝大部分为彩色图像,但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
COVID-19 Data Hub
COVID-19 Data Hub是一个全球性的COVID-19数据集,包含了来自多个国家和地区的疫情数据,涵盖了病例数、死亡数、康复数、测试数等信息。此外,数据集还包括了与疫情相关的经济、社会和政策数据。
covid19datahub.io 收录
HyperGlobal-450K - 全球最大规模高光谱图像数据集
HyperGlobal-450K数据集由武汉大学联合国内外多所知名高校及研究机构共同构建,是迄今为止全球规模最大的高光谱图像数据集。该数据集包含约45万张高光谱图像,规模等价于超过2000万张不重叠的三波段图像,远超现有的同类数据集。数据集涵盖了全球范围内的高光谱遥感图像,包括来自地球观测一号(EO-1)Hyperion和高分五号(GF-5B)两种传感器的图像,光谱范围从可见光到短波及中波红外,具有从紫外到长波红外的330个光谱波段,空间分辨率为30米。每幅图像经过精心处理,去除了无效波段和水汽吸收波段,保留了具有实际应用价值的光谱信息。HyperGlobal-450K数据集不仅支持高光谱图像的基础研究,还能够用于开发和测试各种高光谱图像处理方法,比如图像分类、目标检测、异常检测、变化检测、光谱解混、图像去噪和超分辨率等任务。
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AISHELL/AISHELL-1
Aishell是一个开源的中文普通话语音语料库,由北京壳壳科技有限公司发布。数据集包含了来自中国不同口音地区的400人的录音,录音在安静的室内环境中使用高保真麦克风进行,并下采样至16kHz。通过专业的语音标注和严格的质量检查,手动转录的准确率超过95%。该数据集免费供学术使用,旨在为语音识别领域的新研究人员提供适量的数据。
hugging_face 收录
Subway Dataset
该数据集包含了全球多个城市的地铁系统数据,包括车站信息、线路图、列车时刻表、乘客流量等。数据集旨在帮助研究人员和开发者分析和模拟城市交通系统,优化地铁运营和乘客体验。
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