2000-2022年地级市乡村振兴测算数据（30个指标） 时间：2000-2022年 来源：城市NJ、各地区NJ、地级市J 详细指标参看：https://blog.csdn.net/m0_71334485/article/details/132217902

利用VB提供的Active X控件，创建了一个名为PicView控件，实现图像的整幅浏览。

在GIS（地理信息系统）领域，坐标转换是一项至关重要的工作，特别是在处理不同坐标系统之间的数据时。"COORD坐标转换软件 可转2000坐标"是一款专为解决此类问题而设计的专业工具。这款软件能够方便地进行空间直角坐标、大地坐标、平面坐标的相互转换，并且支持七参数转换和四参数转换两种方法。 1. **空间直角坐标**：空间直角坐标系是基于X、Y、Z三个轴的三维坐标系统，通常用于描述地球上的点。在地球科学和地理信息系统中，通常使用的是WGS84（World Geodetic System 1984）全球坐标系统，这是一种基于地球椭球模型的空间参考框架。 2. **大地坐标**：大地坐标系统，也称为经纬度坐标，是基于地球表面的经度和纬度来表示地理位置。这种坐标系统广泛用于航海和航空，以及地图制作。例如，中国的2000国家大地坐标系（CGCS2000）就是一种大地坐标系，它基于2000年中国完成的全国大地控制网测量结果建立。 3. **平面坐标**：平面坐标系统是将地球表面投影到二维平面上的坐标系统，常见的有UTM（Universal Transverse Mercator）和高斯-克吕格投影等。它们通常用于区域性的地图绘制和地理分析，因为它们能保持一定的比例尺准确性和形状一致性。 4. **七参数转换**：七参数转换法是坐标转换中常用的一种方法，适用于大范围、多控制点的坐标转换。这七个参数包括三个平移参数（X、Y、Z方向的位移）、三个旋转参数（绕X、Y、Z轴的旋转角度）和一个尺度因子，可以精确地描述两个坐标系统之间的关系。 5. **四参数转换**：相比于七参数，四参数转换法简化了转换过程，适用于小范围或精度要求不那么高的情况。四个参数包括两个平移参数（X、Y方向的位移）和两个旋转参数（绕X、Y轴的旋转角度），但不考虑尺度变化。 6. **2000坐标**：2000坐标通常指的是2000国家大地坐标系（CGCS2000），这是中国于2000年实施的新一代大地坐标系统，以2000年中国大地原点为基准，与国际通用的WGS84坐标系统更加兼容，提高了国内地理信息系统的准确性。 COORD GM2.0 (可转2000坐标)终结版作为一款专业软件，不仅提供了上述各种坐标系统的转换功能，还可能包含用户友好的界面和高效的计算算法，使得非专业人员也能便捷地进行坐标转换操作，极大地提升了工作效率。无论是地理信息数据的整合、地图制作，还是工程项目的定位，这款软件都能发挥重要作用。

2000-2023年全国各省资本存量测算数据（含原始数据+测算过程+计算结果） 1、时间：2000-2023年（以2000年为基期） 2、范围：30个省市（不含西藏） 3、指标：固定资产形成总额、固定资产投资价格指数、资本存量 4、来源：ZG统计年鉴、各省年鉴、国家统计局 5、方法说明：永续盘存法，借鉴单豪杰（2008）的方法利用固定资产形成总额计算资本存量；本期资本存量=上期资本存量*（1-10.96%）+本期固定资产形成总额，其中10.96%是折旧率，引用单豪杰的做法 以2000年为基准年份的基年资本存量的准确——引用单豪杰（2008）数量经济技术经济研究上的一篇文章《中国资本存量K的再估算： 1952～2006年》，即采用各省2001年的固定资本形成总额比上平均折旧率10.96%与2001～2005年间投资增长率的平均值之和作为该省的初始资本存量 注：2018-2023年固定资产形成总额利用年增长率计算所得，2018-2023年固定资产价格指数采用cpi替代

2000-2020年各省资本存量数据 数据来源：统计年鉴、各省统计年鉴 时间跨度：2000-2020年 包括30个省 指标说明： 参考文献： 单豪杰（2008）《中国资本存量K的再估算：1952～2006年》 计算公式:本期资本存量=上期资本存量*（1-10.96%）+本期固定资产形成总额

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详细介绍及样例数据：https://blog.csdn.net/m0_65541699/article/details/138248237

数据集中约包含2000+张水果图像，一共有五类水果已经分好类存在不同水果名的文件夹下，五类水果分别为apple、banana、grape、orange、pear。 为了确保数据集的多样性和代表性，我们从多个来源收集了水果图像，并对其进行了 筛选和整理。在构建数据集的过程中，我们特别注意确保每个类别的样本数量均衡， 以避免数据不平衡对模型训练和测试结果的影响。此外，为了验证模型的泛化能力，我们 特意准备了另一个独立的测试数据集 Testreal，以更全面地评估模型在未知数据上的表 现。 在图像的选择和整理过程中，我们力求保证图像的质量和多样性，以确保模型能够对 不同种类和不同外观的水果进行准确识别。我们相信这样的数据集构建能够为研究的实 验结果提供可靠的基础，同时也为相关研究提供了具有挑战性和实用性的数据资源

内含原始数据和测算结果 1、数据说明：农业本身是一个兼具碳吸收和碳排放双重属性的产业，它一边生产CO2，但同时种植的农作物又能吸收CO2。这个特征往往被忽略。基于此，本文侧重计算了农业碳吸收量，将其作为期望产出的一种，将农业碳排放作为非期望产出。这个思路更加符合碳达峰和碳中和的现实背景。 2、时间跨度：2000-2019 3、区域范围：30个省市自治区，西藏除外 4、投入指标（有原始数据）：劳动力、耕种面积、农用机械、化肥施用量（折纯量）、农业灌溉面积、农膜覆盖面积和农药施用量7个指标 非期望产出（无原始数据！）：化肥、农业、农膜、柴油和灌溉的碳排放总和；土壤N2O排放量（转为CO2）、牲畜碳排放量、稻田CH4排放（转为CO2） 期望产出（无原始数据1）：（1）基于2000年的农业产值（实际GDP）；（2）农业碳吸收，主要包含稻谷小麦、玉米、豆类、薯类、花生、油菜籽、甘蔗、棉花、瓜类、蔬菜等作物 5、方法：使用的方法为SBM-GML指数、SBM-BML指数、SBM-ML指数和全局SBM（静态）。同时本文还提供了一份未包含农业碳吸收的测度结果（SBM-GML指数测算）

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