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火石创造科技有限公司

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企业

火石创造科技有限公司,成立于2015年,位于浙江省,所属行业为软件和信息技术服务业,经营范围涵盖技术开发、技术服务、技术咨询、成果转让:计算机软硬件、计算机信息技术、计算机网络技术、电子产品、服务:投资管理、投资咨询(除证劵、期货)、受托企业资产管理、企业管理咨询、市场调查、文化艺术交流活动策划、会务服务、企业营销策划、企业征信服务等。

投资机构高新技术企业科技型中小企业瞪羚企业企业技术中心
成立于 2015 年浙江省https://www.hsmap.comgstg@hsmap.com

数据概览

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2,658
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2026-07-16
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    湖北交通投资集团有限公司
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低值耗材产业链结构文本训练数据
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00
造纸产业链结构文本训练数据
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00
造纸产业链结构文本训练数据
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00
新能源汽车产业链结构文本训练数据
本数据集旨在服务于新能源汽车产业链的智能分析与图谱构建,通过关联企业信息与产业标签,为产业链分析提供数据基础。其主要应用于:产业配套分析,辅助分析区域内在汽车零部件、专用设施及后市场服务等环节的潜在供应商分布;供应链梳理,为整车企业或投资机构梳理从核心部件(如电池、电机)到通用配件(如阀门、线束)的供应链生态;服务网络映射,识别与新能源汽车相关的维修、充电等后市场服务资源的分布情况。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于新能源汽车产业链智能分析的人工智能模型训练语料。数据已进行严格的匿名化与去标识化处理:原始企业名称替换为不可逆标识符,移除简介中具体地址、联系方式等敏感信息,确保符合隐私保护与安全合规要求,为模型训练提供洁净输入基础。 二、数据处理规则 数据处理遵循“体系先行、业务匹配、特征抽取”规则: 体系先行:依据新能源汽车产业分类,预先定义以“新能源汽车”为一级节点,下设“装置、配件制造”、“相关设施制造”、“相关服务”等二级节点,并细分为“电机、发动机制造”、“供能装置制造”、“充电及维修服务”等三级及“汽车零部件及配件制造”、“阀门和旋塞制造”等四级节点,覆盖从核心部件到售后服务的全产业链。 业务匹配:采用“自动化匹配+人工校验”策略。依托Spark框架对企业简介进行分词与关键词匹配,通过预构建的语义规则库(含“新能源车”、“三电系统”、“充电桩”等关键词)推荐初始节点,再由专家审核判定,确保企业归入最贴切的产业链环节。 特征抽取:同步从简介中抽取核心产品、技术或服务的关键术语,经去重标准化后组合为“正向词”特征串,并归纳生成“产业标签”,作为分类标签的细粒度语义补充。 三、加工后数据内容 数据集为结构化的“文本-标签”数据。每条数据包含脱敏处理后的企业描述文本,以及对应的人工校验分类标签(一级至四级节点)、正向词与产业标签。内容覆盖核心三电系统、车身零部件到充电维修服务等环节,形成分类清晰、特征明确的专用数据集,可直接用于产业链分析、供应商分类及后市场服务网络研究等模型训练与评估。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-17 更新10
富硒产业链结构文本训练数据
本数据集服务于富硒特色农业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硒相关产业标签,为功能农业与健康食品产业发展提供数据工具。其主要应用于:产业链梳理与精准招商:辅助地方政府与产业园区,厘清区域在硒资源开发、富硒种植养殖、食品精深加工、保健品制造等环节的企业分布与强链补链方向,开展精准招商。特色产品溯源与消费洞察:赋能电商平台或健康食品渠道商,识别不同品类的生产与加工企业,支持产品溯源与市场需求分析。技术跟踪与产业研究:支持研究机构与投资方,跟踪纳米硒技术、富硒肥料、土壤改良等关键技术领域的研发动态与商业化主体,研判产业发展趋势。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于富硒特色农业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,依据功能农业及富硒产业发展规律,预先定义了以“富硒”为一级节点,按产业链纵向划分为“上游:硒资源开发”、“中游:富硒产品加工处理”等二级节点,并进一步细分为“富硒植物种植”、“富硒养殖”、“富硒食品研发及加工”等具体环节(三级节点)的树状分类体系,为数据加工提供了清晰的产业逻辑框架。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,通过预构建的富硒产业语义规则库(涵盖“富硒大米”、“硒肥料”、“纳米硒”、“富硒鸡蛋”、“富硒茶”、“硒保健品”等)自动计算并推荐初步分类节点。随后,由具备农业或食品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相应的产业链环节及产品类别。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、资源或技术的关键术语与名词性短语(如:富硒水果、硒砂瓜、富硒酵母、硒胶囊、硒技术研发),经过去重与标准化格式化,组合成“正向词”特征串,并归纳其所属的“产业标签”,共同作为对分类标签的精准语义补充。 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)、业务特征词(正向词)与产业标签。数据内容全面覆盖了从硒资源开发、富硒农产品种植养殖,到富硒食品、酒类、保健品加工制造等富硒产业全链条,形成了一个能够清晰刻画产业分工、可直接用于富硒产业链分析、企业分类与特色产品识别等模型训练与评估的专用数据集。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-02 更新00
医疗数字化产业链结构文本训练数据
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
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10
纯电动汽车产业链结构文本训练数据
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10
服务器产业链结构文本训练数据
本数据集服务于服务器硬件产业链智能分类与核心技术图谱构建模型的训练与开发,通过关联企业文本与精细化的硬件组件标签,为信息技术应用创新与供应链安全分析提供核心数据工具。其主要应用于:供应链安全:赋能服务器整机厂商或信创产业机构,精准识别GPU、CPU、存储芯片、电源管理芯片等关键部件的国内外供应商分布,评估供应链风险。技术投资与竞争格局研判:支持投资机构与行业分析师,对服务器核心硬件细分赛道的研发主体、技术路线与专利布局进行深度挖掘和竞争分析。产业政策与生态建设:辅助政府及产业园区,摸清区域在服务器核心硬件领域的产业集聚情况、技术短板与优势环节,为制定精准的产业扶持政策和构建完整生态提供决策依据。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于服务器硬件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,依据服务器硬件技术架构与行业标准,预先定义了深度细化的五级分类体系:以“服务器”为一级节点,“软硬件”为二级节点,“核心硬件”为三级节点,并进一步细分为“服务器处理器”、“服务器存储”、“输入/输出单元”等子系统(四级节点),最终精确到“服务器GPU”、“固态硬盘”、“电源管理芯片”等具体组件(五级节点)。该体系为精准定位企业技术产品提供了专业、严谨的框架。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,通过预构建的服务器与半导体产业深度语义规则库自动计算并推荐初步分类节点。随后,由具备计算机硬件与半导体产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硬件组件类别。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最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,并归纳其所属的“产业标签”,共同作为对五级分类标签的、高度细粒度的语义补充与产业归属标识。 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、经人工校验的完整五级分类标签、高度精准的产品特征词(正向词)与产业标签。数据内容深度聚焦于服务器核心硬件领域,全面覆盖了从计算、存储、电源管理到网络接口等关键组件的研发、设计与制造企业。本数据集形成了一个分类体系极为专业、技术特征刻画精准、可直接用于服务器硬件供应链深度分析、核心技术企业识别、国产化竞争力评估等高端模型训练与评估的专用高质量数据集。
浙江省数据知识产权登记平台2026-06-02 更新00
汽车材料制造产业链结构文本训练数据
本数据集服务于汽车新材料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材料类型标签,为汽车轻量化与供应链优化提供数据工具。其主要应用于:轻量化供应链寻源:赋能整车厂或一级零部件供应商,精准识别改性塑料、铝合金压铸、铝型材等不同材料类别的潜在供应商,支撑新能源汽车轻量化材料选型与采购决策。产业招商与布局分析:辅助地方政府及产业园区,分析区域内汽车新材料企业的技术路线分布、产能规模与配套能力,为精准招商和强链补链提供决策依据。技术路线与投资研判:支持研究机构与投资方,洞察改性塑料、铝铸件、铝合金型材等细分领域的技术发展趋势、市场竞争格局及创新企业分布。一、加工前数据说明 本数据集旨在构建用于汽车新材料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,依据汽车工程材料专业分类,预先定义了以“汽车材料制造”为一级节点,按材料类型划分为“汽车用改性塑料”、“汽车用铝铸件”、“汽车用铝合金型材”、“汽车用铝合金板带材”、“汽车用钢”等二级节点的树状分类体系,为数据加工提供了清晰的材料技术分类框架。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,通过预构建的汽车材料产业语义规则库自动计算并推荐初步分类节点。随后,由具备材料科学与汽车工程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材料类型节点。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、经人工校验的材料类型标签(一至二级节点)、高度细化的业务特征词(正向词)与产业标签。数据内容全面覆盖了改性塑料、铝合金压铸、铝型材加工等汽车轻量化核心材料领域,形成了一个分类体系专业、技术特征鲜明、可直接用于汽车新材料供应商智能识别、轻量化技术路线分析与产业链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2026-06-02 更新00
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