基于人社对养老保险业务的申领人员名单，结合社会数据，互联网等数据，通过大数据内部算法，判断各类人员当前的有无资格申领的状况，以进行进一步核查。

“德生职业背调”按照委托方及求职者提供的个人信息及背调授权，通过60+项信息调查【身份信息验证，薪酬情况评估，教育资格验证，工商注册记录，精神健康查询等 6大职业风险筛查【失信风险、司法涉诉、消费风险、不良行为风险、涉金融黑名单等专业调查流程，进行背景信息核实、就业风险评估，企业员工定期尽调、预警。帮助企业降低招聘风险、提高招聘质量和效率，为企业招聘和人才管理提供有力支持。

数库科技SAM区域产业全景图谱数据，旨在通过可灵活组装的标准化数据组件，以产业链为主题，提供全国重点城市产业链图谱、供应链图谱、产业园区信息、产业投融资信息、产业招投标信息、产业商机资讯、产业政策规划、产业财务分析、产业分层客群等海量多维图谱数据，呈现目标城市内产业-行业-企业的全景画像，支撑多种业务场景中共通的“优选产业、优选企业”的数据需求。

数库科技产业大脑数据，旨在通过可灵活组装的标准化数据组件，以产业链为主题，提供全国重点城市产业链图谱、供应链图谱、产业园区信息、产业投融资信息、产业招投标信息、产业商机资讯、产业政策规划等海量多维数据，呈现目标城市内产业-行业-企业的全景画像，提供产业总览、招商情报及多种招商推荐策略。招商策略包括产业链招商、地图招商、强延补招商、以商招商、百强招商、拟上市招商、关系链招商、园区招商等。

“海南一号”卫星搭载AIS（船舶自动识别系统Automatic Identification System ）接收机，用于接收船舶AIS信号，根据卫星遥感数据匹配AIS信号实现舰船识别。

本数据集基于MODIS遥感数据与CASA模型融合生产，实现了2000–2024年中国区域逐年30米空间分辨率的总初级生产力（GPP）估算。采用气象再分析资料、土地利用分类及植被参数等多源数据驱动，通过辐射传输与光能利用率模型耦合，实现高时空一致性反演。数据集覆盖全国陆域范围，时间跨度为25年，具备高分辨率、长时序及良好可比性，但由于插值原因，水体存在高估情况。可为生态系统碳循环研究、气候变化评估及生态管理决策提供数据支撑。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐月净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为1000米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为1000米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为250米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了2000年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为30米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐年净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为500米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。

本数据集基于CASA模型构建，提供了1982年至2024年中国区域逐月净初级生产力（NPP）数据，空间分辨率为250米。数据生产主要利用多源遥感数据（如AVHRR、MODIS）与气象再分析数据驱动过程模型，通过光合有效辐射吸收比例与光能利用率原理估算植被年固碳量。数据集采用统一的算法框架与参数体系，确保了长时间序列的一致性。数据格式为GeoTIFF，采用Albers等面积圆锥投影，覆盖全国陆地范围。质量控制通过异常值剔除、与站点观测及已有产品交叉验证实现。该数据集为评估生态系统碳收支、研究植被对气候变化的响应及生态工程效益提供了长时间、高空间分辨率的基准数据，对陆地碳循环研究、环境政策制定具有重要支撑价值。