【更新至2024年】1991-2024年上市公司信息披露质量KV指数数据(含原始数据+计算过程+结果)

1991-2024年上市公司信息披露质量KV指数数据(含原始数据+计算过程+结果)

1、时间:1991-2024年

2、来源:csmar

3、指标:stkcd、year 、证券代码、交易日期、日收盘价、日个股交易股数、日个股交易金额、考虑现金红利再投资的个股日回报率、市场类型、证券简称、上市日期、国家代码、公司全称、公司英文全称、行业代码A、行业名称A、行业代码B、行业名称B、行业代码C、行业名称C、行业代码D、行业名称D、公司成立日期、所属省份、所属省份代码、所属城市、所属城市代码、上市公司经营性质、上市公司经营性质编码、数据库最早交易记录的日期、数据库中交易数据的计量货币、股票发行溢价、发行价格、发行价格的计量货币、发行数量、股票面值的计量货币、发行日期、股票面值、区域码、公司活动情况、AB股交叉码、情况变动日、H股交叉码、市场类型、KV、KV稳健性

4、范围:A股上市公司

6、相关研究:

翟光宇, 武力超, 唐大鹏. 中国上市银行董事会秘书持股降低了信息披露质量吗?——基于2007-2012年季度数据的实证分析

林长泉, 毛新述, 刘凯璇. 董秘性别与信息披露质量——来自沪深A股市场的经验证据

徐寿福, 徐龙炳. 信息披露质量与资本市场估值偏误

7、指标解释:KV指数(Key Value Index)是一个衡量信息披露质量的指标,广泛应用于证券市场中,特别是在A股市场的上市公司信息披露领域。KV指数得分越高表示信息披露质量越好,透明度越高,反之得分较低则表明公司可能存在信息披露不足或不透明的情况。

8、下载链接:

1991-2024年上市公司信息披露质量KV指数数据(含原始数据+计算过程+结果)https://download.youkuaiyun.com/download/2201_75673146/90952591

下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能时,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(实现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即时数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换时,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按时间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾实例分割数据集 一、基础信息数据集名称:垃圾实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包实例分割的多边形点坐标,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于实时检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持实例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与实践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为实例分割技术的实践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的实例分割标注:每个垃圾实例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包多种垃圾物品实例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 实际应用价值:直接针对现实世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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