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中国省市气候风险指数及极端天气数据(Excel/免费数据)

《全球气候物理风险数据集发布》 该数据集基于NOAA气象站观测数据,构建了1993-2023年中国31省229市的气候物理风险指数(CPRI),包含极端低温、高温、降雨和干旱四个分项指数。研究旨在量化气候变化带来的新型社会经济风险,为政策制定提供依据。数据以Excel格式免费提供,覆盖年度观测值,通过标准化方法计算总体风险程度。该数据集源自2024年5月发表的最新研究成果,详细指标解释和获取方式可

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#大数据#人工智能#机器学习 +2
中国绿色专利数据库(1985-2024)

摘要:中国绿色专利数据库(1985-2024)收录了基于WIPO绿色分类标准筛选的全国范围专利数据,涵盖申请号、授权信息、申请人、分类号等关键指标。该数据集源自国家知识产权局,经人工整理为Excel格式,为研究绿色创新提供了实证基础。已有研究利用类似数据分析了环保政策对企业绿色创新的影响,验证了环境权益市场与低碳城市的促进作用。本数据适用于清洁技术研发动态、创新效率及政策效果评估等研究领域。(14

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#大数据#人工智能#python +2
2025最新DEM数据(全球/全国/省/市)

摘要:2025年8月更新的D2462025 DEM数据以15角秒超高分辨率(约500m)覆盖全球,包含37亿数据点,特别填补83%未精确测绘海域空白。该数据集源自GEBCO,经处理形成全球、中国、分省及分市TIF格式数据,适用于地球系统研究、资源勘探和灾害预警等领域。数据已裁剪为中国区域及各级行政区划(如四川省、成都市),为科研提供精细化空间支撑。

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#大数据#深度学习#人工智能 +2
中国城市级全范围碳排放数据集(2023)

中国城市级全范围碳排放数据集(2023)系统收录了农业、工业、建筑、交通等领域的碳排放数据,涵盖直接排放、外购电力排放和供应链排放三类。该数据集首次完整揭示中国城市碳排放结构,为比较城市排放差异、识别关键排放源、制定减排策略提供数据支撑,助力碳中和目标实现。数据来源为胡汉波(2025)在figshare平台发布的Excel格式数据集,包含2023年中国城市范围的碳排放信息。

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#能源#人工智能#深度学习 +3
2024中国最新行政区划(省|市|县)数据,审图号:GS(2024)0650

2024年中国最新行政区划数据在国家地理信息平台发布,包含省、市、县三级行政边界。数据来源为天地图官方平台,审图号GS(2024)0650,已由原始JSON格式转换为更便于GIS应用的SHP格式。该数据采用WGS1984地理坐标系,适用于各类地图可视化和空间分析需求。转换后的矢量数据保留了完整的行政区划属性信息,为研究人员和开发者提供了标准化的地理数据支持。

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#python#大数据#人工智能 +2
产业链链长制DID(2007-2023)

摘要:本数据集整理了2007-2023年全国地级市层面的"链长制"政策实施情况,包含城市代码、实施年份及DID模型变量(Treat×Post)。数据采用Excel格式,通过政策虚拟变量反映各地实施差异:试点城市实施当年起取1,非试点城市2019年后取1。研究表明,链长制通过四链协同提升了产业链韧性,分为地方政府区域型和央企行业型两种模式。参考文献显示该政策显著促进企业技术创新和

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#深度学习#python#大数据 +2
Natural Disaster Shocks登UTD24,全球灾害事件数据库

摘要:基于EM-DAT国际灾害数据库(1900-2025),本研究梳理了灾害事件对企业韧性、供应链和技术创新的影响。AI技术可提升企业抗灾能力(Han等,2025),供应链中断促使企业优化进口策略(Lu等,2025),而灾害会抑制技术创新(Okolo等,2023)。研究提出10个未来方向,包括AI对绿色投资的影响、数字化与ESG表现的关系等,为灾害经济管理研究提供新视角。数据覆盖全球231个国家和

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#人工智能#大数据#机器学习 +2
很强!论文审稿Skill集合,学会后论文质量暴涨

论文投稿前常见问题是关键缺陷未被识别,易导致拒稿或大修。本文提出结构化AI审稿方法,通过5种专业审稿角色(理论贡献审查、方法论检查、文献对话验证、逻辑结构审计、主编预筛)对论文进行多维度预审。每个角色设定具体目标、约束和工作流程,如理论审查需指出3个致命漏洞,方法论检查要对照报告规范等。该框架将外审机制前移至写作阶段,系统性暴露问题并修正,从而降低投稿后不确定性。使用时可按顺序调用不同角色,从初筛

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#安全#人工智能#深度学习 +3
中国自然保护区及矢量边界数据集(13个指标)

中国自然保护区数据集整合了名录、矢量边界及通过百度API获取的经纬度信息,并转换为Shp格式。包含13项指标,支持空间分析和生态研究,如保护区有效性评估、栖息地连通性模拟等。数据来源为ChinaNatureReserveSpecimenResourceSharingPlatform(2024),含Excel和Shp两种格式,为生态保护决策提供科学依据。

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#人工智能#机器学习#大数据 +2
新到2024年!中国高分辨率草原放牧强度数据集(Tif/分省/分市)

然而,由于缺乏长期的高分辨率放牧强度数据(即每单位面积的牲畜数量),对放牧影响的准确评估受到限制。原研究利用普查牲畜数据和基于卫星的植被指数,开发了第一个 1980 年至 2022 年中国西部 7 个牧区省份草原长期高分辨率放牧强度 (LHGI) 数据集。),该数据集是到2022年的,今天我们分享的是更新到2024年的草原放牧强度数据集,原始数据包括内蒙古、新疆、西藏、青海、甘肃、宁夏以及四川省的

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#人工智能#机器学习#大数据 +2
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