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）

上市公司审计师行业专长数据+do处理代码+文献+结果2000-2022年

上市公司含息负债、息税前盈余、资本支出、债务利息支出等指标数据2000-2022年指标包含： 代码 日期 code year 总资产 负债合计 流动负债合计 短期借款 一年到期长期负债 长期负债 长期借款 应付债券 所有者权益 主营业务利润 税前总利润 实际所得税 净利润 债务利息支出 经营活动产生的现金流量净额 流动比率 存货周转率 长期负债比率 ROA ROE 每股收益 主营收入增长率 息税前盈余 流动资产比率 应计总利息比率 企业平均含息负债 期初含息负债 期末含息负债 资本支出

2000-2018年31省R＆D经费支出、R＆D投入强度数据 1、时间：2000-2018年 2、指标：R＆D经费支出、R＆D投入强度 3、范围：31省市 4、来源：整理自各省年鉴

不可不知大2000个文化常识，包括了古今中外的文化常识，再也不用担心别人说：“没文化真可怕了”

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提出了一种新的6.3 kbit/ s CELP语音编码方案,其语音质量接近ITU-T G.729的合成语音质量,而编解码复杂度约为10 MIPS。它在CELP的3个主要方面作了改进:LSP参数的矢量量化;开环基音预测,长时预测滤波器系数的求解和量化一体化;代数码本激励。这些措施在保证合成语音质量的前提下大大降低了计算量,从而能够在单片TMS320C30系统上实时实现。

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