有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
能帮我联系到这个数据集的作者吗？
这个数据集如何下载？
Europe & UK Corporate Buyback Data | Transactions and Intentions | 31 Countries | 10 Years Historical Data | Public Equity / Stock Market Data|股票市场数据集|公司财务数据数据集
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Smart Insider’s Global Share Buyback Database offers invaluable insights to investors. We provide detailed, up-to-date share buyback data covering over 55,000 companies globally and over 8,000+ in Europe & UK, that’s every company that reports Buybacks through regulatory processes. Our Share buyback data includes detailed information on all major buyback transactions including source announcements and derived analysis fields. Our platform adds a visual representation of the data, allowing investors to quickly identify patterns and make decisions based on their findings. Get detailed share buyback insights with Smart Insider and stay ahead of the curve with accurate, historical buyback insight that helps you make better investment decisions. We provide full customization of reports delivered by desktop, through feeds, or alerts. Our quant clients can receive data in a variety of formats such as CSV, XML or XLSX via SFTP, API or Snowflake. Sample dataset for Desktop Service has been provided with limited fields. Upon request, we can provide a detailed Quant sample. Tags: Equity Market Data, Stock Market Data, Corporate Actions Data, Corporate Buyback Data, Company Financial Data, Insider Trading Data
提供机构：
Smart Insider
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
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。
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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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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。
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CliMedBench
CliMedBench是一个大规模的中文医疗大语言模型评估基准，由华东师范大学等机构创建。该数据集包含33,735个问题，涵盖14个核心临床场景，主要来源于顶级三级医院的真实电子健康记录和考试练习。数据集的创建过程包括专家指导的数据选择和多轮质量控制，确保数据的真实性和可靠性。CliMedBench旨在评估和提升医疗大语言模型在临床决策支持、诊断和治疗建议等方面的能力，解决医疗领域中模型性能评估的不足问题。
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Lifan-Z/Chinese-poetries-txt
这个数据集从《全唐诗》和《全宋诗》中提取了四种不同风格的诗歌，包括五绝（5x4）17521首、五律（5x8）60896首、七绝（7x4）84485首和七律（7x8）71818首。每行数据对应一首诗，适用于文本生成任务。
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