Deklaruoti gyventojai Visagino mieste pagal amžiaus grupes 2026 01 01 dienai.

Valstybinės žemės sklypai ir sklypais nesuformuota žemė. Žemės informacinės sistemos (ŽIS) peržiūros paslauga. Žemėlapyje pateikiama informacija apie valstybinės žemės patikėtinių patikėjimo teise valdomus valstybinės žemės sklypus (jų dalis) ir žemės sklypais nesuformuotos valstybinės žemės plotus.

Duomenų rinkinyje pateikiama informacija apie Marijampolės savivaldybės želdinius (medžius, krūmus, augalus ir kt.), esančius prie gatvių, parkuose ir skveruose, viešuosiuose soduose ir kitose savivaldybės vietose. Informacija kaupiama nuo 2019 metų.

Duomenų teikėjas – BĮ Marijampolės savivaldybės administracija. Duomenys atnaujinami kartą per metus.

Su duomenimis susijusiais klausimais prašome kreiptis el. paštu atverimas@stat.gov.lt.

Dėl techninių portalo veiklos sutrikimų prašome kreiptis el. paštu atviriduomenys@vssa.lt.

NextGenerationEU projektas „Nuasmeninimo tekstyno sukūrimas (NUS)“, Nr. 02-100-K-0001.

Apimtis. 41 312 įrašų (13 762 478 žodžiai, 520 904 sakiniai), kiekvienas tekstas anotuotas asmens duomenų (angl. personally identifiable information, PII) atžvilgiu — iš viso 1 487 589 anotacijos. Mokymo imtis — 41 189 įrašai (administraciniai, moksliniai ir žiniasklaidos tekstai), testavimo (validacijos) imtis — 123 įrašai. Duomenys pateikiami JSONL, CoNLL-2003 (BIO) ir TEI P5 XML formatais.

Tekstyno sandara. Asmens duomenų tekstynas priskirtinas specializuotiems lietuvių kalbos tekstynams, skirtiems automatinio asmens duomenų aptikimo ir nuasmeninimo (angl. de-identification) sistemų giliojo mokymo pagrindu apmokymui bei vertinimui. Tekstyną sudaro originalūs lietuvių kalba parengti tekstai kartu su rankiniu būdu pažymėtomis asmens duomenų anotacijomis. Iš viso išskirti 24 anotacijų tipai, suskirstyti į dvi grupes: 16 bendrųjų kategorijų (PER, LOC, ORG, ID_PER, ID_MISC, NUM_PHONE, NUM_CAR, MISC, OCC, EDU, AGE, DATE, TIME, DURATION, VALUE, NAT) ir 8 BDAR specialiosios kategorijos „jautrūs" duomenys (HEALTH, REL, POL, ETH, MAR, FAM, GENDER, SEX). Jautrių duomenų anotacijos sudaro apie 2,84 proc. visų anotacijų, atspindint jų faktinį pasiskirstymą realiuose tekstuose.

Tekstyną sudaro trys skirtingos teminės dalys ir stratifikuota validacijos imtis. Proporcijos pagal žodžių skaičių: 1. administraciniai tekstai — 11 487 490 žodžių (apie 83 proc. tekstyno), 2. moksliniai tekstai — 1 108 602 žodžiai (apie 8 proc.), 3. žiniasklaidos tekstai — 1 107 917 žodžių (apie 8 proc.), 4. validacijos imtis — 58 469 žodžiai (apie 0,4 proc.).

Pagal įrašų skaičių dominuoja administracinė sritis (38 468 įrašai), toliau: žiniasklaida (2 451), moksliniai tekstai (270) ir validacijos imtis (123).

Tekstų šaltiniai. Administracinės dalies tekstai surinkti iš 111 šaltinių — Lietuvos savivaldybių ir valstybės institucijų interneto svetainių (laikotarpis 2001–2025 m.); 3,8 proc. (1 480 įrašų) šios dalies sudaro sintetiniai tekstai, sugeneruoti Gemma 2 27B modeliu ir atitinkamai pažymėti (original_id prefiksas translated_synthetic_admin_texts_*). Mokslinės dalies tekstai paimti iš VDU CRIS (Lituanistikos duomenų bazės) ir atvirosios prieigos Vilniaus universiteto leidyklos žurnalų (laikotarpis 2000–2025 m.). Žiniasklaidos dalies tekstai — Lietuvos nacionalinio transliuotojo LRT.lt portale publikuoti straipsniai (2019–2020 m. archyvas ir 2024–2025 m. svetainės surinkimas). Validacijos imtis — filtruotas pirmiau išvardytų šaltinių poaibis, atspindintis visų trijų dalykinių sričių pasiskirstymą.

Projekto tikslas. Parengti ne mažiau kaip 10 mln. žodžių nuasmeninimo tekstyną, kuriame būtų sužymėtos BDAR aktualios įvardintos esybės (angl. named entities), atspindinčios bendrą asmeninę informaciją apie realaus pasaulio asmenis, tokiu būdu sudarant galimybes tekstyną naudoti automatizuotam duomenų anonimizavimui/ užkodavimui pagal BDAR reikalavimus ir mašininio arba giliojo mokymo technologijų sprendimų apmokymui.

Tekstyno pagrindu parengti giliojo mokymosi sprendimai. Remiantis šio tekstyno duomenimis, parengtas automatinis asmeninės informacijos aptikimo modelis lietuvių kalbai:

1. Nuasmeninimo modelis, paremtas XLM-RoBERTa architektūra: NUS-LT-PII-xlm-roberta-large (https://huggingface.co/VytautoDidziojoUniversitetas/NUS-LT-PII-xlm-roberta-large).

NextGenerationEU projektas „Santraukų tekstynai dirbtiniam intelektui“, Nr. 02-101-K-0001.

Apimtis: 2340 tekstų (1 738 609 žodžiai), kiekvienas tekstas suporuotas su dviem žmonių parengtomis santraukomis: abstraktyvia (iš viso 352 591 žodis) ir ekstraktyvia (iš viso 494 861 žodis). Mokymo imtis – 2240 tekstų, testavimo imtis – 100 tekstų. Duomenys pateikiami CSV, JSON ir XML formatais.

Tekstyno sandara. Santraukų tekstynas priskirtinas specializuotiems lietuvių kalbos tekstynams, skirtiems automatinio santraukų sudarymo (angl. automatic summarisation) sistemų giliojo mokymo pagrindu apmokymui ir vertinimui. Tekstyną sudaro originalūs lietuvių autorių parengti tekstai kartu su žmonių parašytomis abstraktyviomis ir ekstraktyviomis santraukomis. Kiekviena santrauka sudaro ne mažiau kaip 10 proc. originalaus teksto apimties.

Tekstyną sudaro keturios skirtingos dalys: informacinių technologijų (IT), teisės (teisė), medicinos (medicina) ir žiniasklaidos (žiniasklaida). Proporcijos: 1. teisės tekstai – 668 276 žodžiai (apie 38 proc. tekstyno), 2. medicinos tekstai – 371 611 žodžių (apie 21 proc.), 3. žiniasklaidos tekstai – 354 012 žodžių (apie 20 proc.), 4. informacinių technologijų tekstai – 344 710 žodžių (apie 20 proc.).

Pagal tekstų skaičių dominuoja informacinių technologijų sritis (689 tekstai), toliau: žiniasklaida (568), medicina (550) ir teisė (533).

Tekstų šaltiniai. Informacinių technologijų dalies tekstai surinkti iš IT tinklaraščių (pvz., technologijos.lt), studentų bakalauro ir magistro baigiamųjų darbų (pvz., VDU CRIS) bei Vilniaus universiteto IT mokslo žurnalų (zurnalai.vu.lt). Teisės dalies tekstai paimti iš Lietuvos teismų informacinės sistemos LITEKO, Lietuvos Respublikos teisės aktų registro, Lietuvos Aukščiausiojo Teismo jurisprudencijos, teisės publikacijų (pvz., teise.pro) ir mokslinių straipsnių (pvz., elaba.lt). Medicinos dalies tekstai – Valstybės duomenų agentūros parengti anonimizuoti vaistinių dokumentai ir gydytojų diagnozės. Žiniasklaidos dalies tekstai – Lietuvos nacionalinio transliuotojo LRT.lt portale publikuoti straipsniai.

Projekto tikslas. Parengti ir validuoti mišrius lietuvių kalbos tekstų santraukų / abstraktų tekstynus, skirtus automatinio sudarymo giliojo mokymo pagrindu veikiančių sistemų apmokymui. Projektas vykdomas Vytauto Didžiojo universiteto kartu su partneriu Vilniaus universitetu pagal planą „Naujos kartos Lietuva“ (komponentas „Skaitmeninė transformacija ekonomikos augimui“), projekto Nr. 02-101-K-0001.

Tekstyno pagrindu parengti giliojo mokymosi sprendimai. Remiantis šio tekstyno duomenimis, parengti du automatinio santraukų sudarymo modeliai lietuvių kalbai: 1. ekstraktyvaus santraukų sudarymo modelis, paremtas XLM-RoBERTa architektūra: LT-ABS-extractive-xlm-roberta (https://huggingface.co/VytautoDidziojoUniversitetas/LT-ABS-extractive-xlm-roberta); 2. abstraktyvaus santraukų sudarymo modelis, paremtas Gemma 3 12B architektūra: LT-ABS-abstractive-Gemma3-12b (https://huggingface.co/VytautoDidziojoUniversitetas/LT-ABS-abstractive-Gemma3-12b).

Paslauga skirta instituciniams duomenų mainams su kitais LR valstybės registrais ir informacinėmis sistemomis (pvz., ESPBI IS, GR, JAR). Paslauga užtikrina VPREG duomenų teikimą pagal API sąsajas nuolatiniu režimu.

NextGenerationEU projektas „Morfologiškai ir sintaksiškai anotuotų tekstynų modeliai apmokymui (auksiniai standartai)“, Nr. 02-098-K-0001.

Dydis: 10 010 420 žodžių; 12 221 575 tekstyno vienetai (žodžiai, skaitmenys, simboliai, skyrybos ženklai); 668 969 sakiniai.

Tekstyno sandara. SIMAS priskirtinas bendriesiems anotuotiems rašomosios kalbos tekstynams. Tekstyną sudaro tekstai, parašyti ir publikuoti 2000–2025 m. laikotarpiu, reprezentuojama originalioji dabartinė bendrinė rašytinė lietuvių kalba. Tekstynas susideda iš keturių skirtingus stilius atspindinčių dalių: grožinės, mokslinės, administracinės literatūros ir periodikos (tai Lietuvos nacionalinio transliuotojo LRT.lt portale publikuoti tekstai). Proporcijos: periodika (įvairiatemiai ir įvairiažanriai straipsniai iš LRT.lt ) – 4 852 550 žodžių (apie 50 proc. tekstyno). Dokumentai sudaro 2 085 581 žodį, mokslinės literatūros tekstai (įvairių mokslo sričių knygos ir straipsniai) sudaro 2 108 574 žodžius (po 20 proc. tekstyno), o grožinės literatūros tekstai – 963 632 žodžius (apie 10 proc. tekstyno). Tekstyne sukaupti tik lietuvių autorių sukurti originalūs grožinio ir mokslinio stiliaus tekstai, vertimų neįtraukta. Visose tekstyno dalyse yra pilni tekstai, o ne tekstų fragmentai.

Anotavimo įrankiai. Tekstynas automatiškai anotuotas morfologiškai ir sintaksiškai, lingvistų peržiūrėtas. Automatiniam morfologiniam anotavimui naudotas įrankis „Morfuoklis“ (https://sitti.vdu.lt/morfuoklis/lt). Automatinei sintaksinei analizei naudotas tarptautinis įrankis UDPipe (https://lindat.mff.cuni.cz/services/udpipe/) , pritaikytas lietuvių kalbai.

Lietuvių kalbos garsynas LIEPA-3 yra skirtas šnekos atpažinimo (ASR, STT) taikymams ir moksliniams tyrimams. Bendra anotuota garsyno trukmė yra 10000 val. Garsyną sudaro garso įrašai FLAC formatu (44.1 kHz, 16 bitų, mono) ir juos atitinkantys anotacijų failai teksto formatu žodžio bei frazių lygmens anotacijose bei Praat TextGrid (https://praat.org/) formatu foneminėse anotacijose. Garsyne įrašyta skaitoma šneka, spontaninė šneka ir lietuviškos tarmės. Garsynas sąlyginai sudalintas į kelis subgarsynus: spontaninės šnekos (SPON - 4900 val.), skaitomos šnekos (READ - 5000 val.), tarmių (DIAL - 100 val.) bei fonemiškai anotuotą garsyną (PHON - 500 val.). Bendras garsyno dydis yra 1,3 TB (ZIP formatas, dalys atsisiuntimui po 10 GB). Garsynas anotuotas fonemų lygmenyje (500 valandų), žodžių (10 000 valandų) ir frazių (10 000 valandų) lygmenyse.

LIDAR tankis yra ne mažiau 6.5 tšk./m2. Vidutinė kvadratinė taško, esančio ant tvirtų, nekintančių objektų, horizontalaus nustatymo paklaida RMSE – ne daugiau kaip 30 cm, vertikalaus – ne daugiau kaip 10 cm. LIDAR duomenys išlyginti ir suklasifikuoti pagal LAS specifikaciją į 8 klases: • 0 ir (ar) 1 klasė – neklasifikuoti taškai (angl. Created, never classified; Unclassified); • 2 klasė – žemės paviršiaus taškai (angl. Ground); • 3 klasė – žema augmenija (Low Vegetation); • 4 klasė – vidutinė augmenija (Medium Vegetation); • 5 klasė – aukšta augmenija (High Vegetation); • 6 klasė – pastatų, statinių taškai (angl. Building); • 7 klasė – Triukšmo taškai Low Point (noise); • 12 klasė – persidengimo taškai (angl. Overlap Points). Duomenys teikiami suskaidyti lapais, pagal LKS-94 skaidymą *.laz formatu. Kiekviename iš lapų yra talpinama URL nuoroda skirta nurodytos teritorijos parsisiuntimui.

LIDAR tankis yra ne mažiau 6.5 tšk./m2. Vidutinė kvadratinė taško, esančio ant tvirtų, nekintančių objektų, horizontalaus nustatymo paklaida RMSE – ne daugiau kaip 30 cm, vertikalaus – ne daugiau kaip 10 cm. LIDAR duomenys išlyginti ir suklasifikuoti pagal LAS specifikaciją į 8 klases: • 0 ir (ar) 1 klasė – neklasifikuoti taškai (angl. Created, never classified; Unclassified); • 2 klasė – žemės paviršiaus taškai (angl. Ground); • 3 klasė – žema augmenija (Low Vegetation); • 4 klasė – vidutinė augmenija (Medium Vegetation); • 5 klasė – aukšta augmenija (High Vegetation); • 6 klasė – pastatų, statinių taškai (angl. Building); • 7 klasė – Triukšmo taškai Low Point (noise); • 12 klasė – persidengimo taškai (angl. Overlap Points). Duomenys teikiami suskaidyti lapais, pagal LKS-94 skaidymą *.laz formatu. Kiekviename iš lapų yra talpinama URL nuoroda skirta nurodytos teritorijos parsisiuntimui.

LIDAR tankis yra ne mažiau 6.5 tšk./m2. Vidutinė kvadratinė taško, esančio ant tvirtų, nekintančių objektų, horizontalaus nustatymo paklaida RMSE – ne daugiau kaip 30 cm, vertikalaus – ne daugiau kaip 10 cm. LIDAR duomenys išlyginti ir suklasifikuoti pagal LAS specifikaciją į 8 klases: • 0 ir (ar) 1 klasė – neklasifikuoti taškai (angl. Created, never classified; Unclassified); • 2 klasė – žemės paviršiaus taškai (angl. Ground); • 3 klasė – žema augmenija (Low Vegetation); • 4 klasė – vidutinė augmenija (Medium Vegetation); • 5 klasė – aukšta augmenija (High Vegetation); • 6 klasė – pastatų, statinių taškai (angl. Building); • 7 klasė – Triukšmo taškai Low Point (noise); • 12 klasė – persidengimo taškai (angl. Overlap Points). Duomenys teikiami suskaidyti lapais, pagal LKS-94 skaidymą *.laz formatu. Kiekviename iš lapų yra talpinama URL nuoroda skirta nurodytos teritorijos parsisiuntimui.

LIDAR tankis yra ne mažiau 6.5 tšk./m2. Vidutinė kvadratinė taško, esančio ant tvirtų, nekintančių objektų, horizontalaus nustatymo paklaida RMSE – ne daugiau kaip 30 cm, vertikalaus – ne daugiau kaip 10 cm. LIDAR duomenys išlyginti ir suklasifikuoti pagal LAS specifikaciją į 8 klases: • 0 ir (ar) 1 klasė – neklasifikuoti taškai (angl. Created, never classified; Unclassified); • 2 klasė – žemės paviršiaus taškai (angl. Ground); • 3 klasė – žema augmenija (Low Vegetation); • 4 klasė – vidutinė augmenija (Medium Vegetation); • 5 klasė – aukšta augmenija (High Vegetation); • 6 klasė – pastatų, statinių taškai (angl. Building); • 7 klasė – Triukšmo taškai Low Point (noise); • 12 klasė – persidengimo taškai (angl. Overlap Points). Duomenys teikiami suskaidyti lapais, pagal LKS-94 skaidymą *.laz formatu. Kiekviename iš lapų yra talpinama URL nuoroda skirta nurodytos teritorijos parsisiuntimui.

LIDAR duomenų vidutinė kvadratinė taško, esančio ant tvirtų, nekintančių objektų, horizontalios padėties nustatymo paklaida – ne daugiau kaip 30 cm; vidutinė kvadratinė taško, esančio ant tvirtų, nekintančių objektų, vertikalios padėties nustatymo paklaida – ne daugiau kaip 10 cm; nominalus skenavimo impulsų tankis – ne mažesnis kaip 15 taškų/kv. m.

LIDAR duomenys suklasifikuoti į šias klases: • 0 ir (ar) 1 klasė – neklasifikuoti taškai (angl. Created, never classified; Unclassified); • 2 klasė – žemės paviršiaus taškai (angl. Ground); • 3 klasė – žema augmenija (angl. Low Vegetation); • 4 klasė – vidurinė augmenija (angl. Medium Vegetation); • 5 klasė – aukšta augmenija (angl. High Vegetation); • 6 klasė – pastatų, statinių taškai (angl. Building); • 7 klasė – triukšmo taškai (angl. Low Point (noise); • 12 klasė – persidengimo taškai (angl. Overlap Points). LIDAR duomenų surinkimo laikotarpis – gegužės-spalio mėn.

Duomenys klasifikuoti automatiniu būdu, dėl to gali pasitaikyti taškų priskyrimo neteisingai klasei atvejų.

Skirtingai nuo ankstesnių metų, 2025 m. duomenų rinkimui naudoti RIEGL skeneriai, dėl to LAZ failai gali turėti papildomų dimensijų (atributų): „Amplitude“, „Reflectance“, „Deviation“. Tokių failų su papildomomis dimensijomis gali neperskaityti kai kurios programinės įrangos LAS failų skaitytuvai. Perrašyti LAZ failą be papildomų dimensijų galima naudojant programą „OSGeo4W“ (atsisiuntimo nuoroda: https://qgis.org/download/?skip_donate=true, įprastai ji įdiegiama kartu su „QGIS“ programine įranga). Atsidarius „OSGeo4W Shell“ aplinką, komandinėje eilutėje iškviečiama PDAL funkcija translate, pavyzdžiui: pdal translate "C:\įvesties_failo_vieta\failo_pavadinimas.laz" "C:\išvesties_failo_vieta\failo_pavadinimas.laz" Įrašytas išvesties failas papildomų dimensijų paprastai neturi, nes translate funkcija naudoja numatytą LAS rašytuvą, kuris jų neįrašo. Duomenys teikiami suskaidyti lapais, pagal LKS-94 skaidymą *.laz formatu. Kiekviename iš lapų yra talpinama URL nuoroda skirta nurodytos teritorijos parsisiuntimui.

Duomenų rinkinys apima Lietuvoje registruotų veterinarinių vaistų informaciją, sudarytą remiantis Valstybinės maisto ir veterinarijos tarnybos (VMVT) administruojamu Veterinarinių vaistų registru. Šis registras yra oficialus šaltinis, kuriame kaupiami duomenys apie visus Lietuvoje leidžiamus veterinarinius vaistus – tiek Europos Komisijos centralizuota tvarka registruotus (EU/...), tiek nacionaline tvarka registruotus (LT/...) preparatus.

Apie kiekvieną vaistą rinkinyje pateikiama ši informacija: Sudėtis ir klasifikacija – veikliosios medžiagos pavadinimas lietuvių kalba ir Anatominis terapinis cheminis (ATCvet) klasifikacijos kodas, leidžiantis vaistus grupuoti pagal jų terapinį poveikį ir veikliosios medžiagos savybes. Paskirtis – indikacijos, t. y. ligos ar būklės, kurioms gydyti ar profilaktikai skirtas vaistas; vaisto paskirties gyvūnų rūšys (pvz., šuo, katė, galvijas, kiaulė, arklys, avis); vartojimo būdas (pvz., leisti į raumenis, naudoti su geriamuoju vandeniu) ir išlauka – laikotarpis, per kurį po vaisto vartojimo draudžiama naudoti gyvūno produkciją (mėsą, pieną, kiaušinius), nurodomas atskirai pagal gyvūno rūšį ir produkto tipą. Farmacinė forma – vaisto forma (pvz., tabletė, injekcinis tirpalas, užlašinamasis tirpalas, geriamoji suspensija). Registracijos duomenys – oficialus registracijos numeris; registracijos įsigaliojimo data; registracijos statusas (pvz., galioja, negalioja); vaisto klasifikacija (receptinis ar nereceptinis), registruotojo pavadinimas; šalis ir šalies kodas pagal ISO 3166-1 alfa-2 standartą. Pakuočių informacija – registruotų pakuočių identifikatoriai;, pavadinimai; kiekiai ir vienetų tipai (pvz., tabletė, flakonas, ampulė, pipetė). Vienas vaistas gali turėti kelias registruotas pakuočių formas, kurios išvardintos per kablelį.

Duomenų rinkinys atnaujinamas kiekvieną dieną. Visi duomenys pateikiami atsižvelgiant į teisės aktų keliamus duomenų atvėrimo reikalavimus.

Duomenų teikėjas – Valstybinės maisto ir veterinarijos tarnyba.

Nuoroda į veterinarinių vaistų registrą: https://vetvaistai.vmvt.lt/.

Su duomenimis susijusiais klausimais prašome kreiptis el. paštu atverimas@stat.gov.lt.

Dėl techninių portalo veiklos sutrikimų prašome kreiptis el. paštu atviriduomenys@vssa.lt.

Duomenyne galima rasti šiuos duomenų rinkinius:

• kalbinių ypatybių pasiskirstymo Lietuvos teritorijoje skaitmeniniai internetiniai žemėlapiai, sudaryti kalbos paveldo duomenų pagrindu. Šie duomenys apima ne mažiau kaip 180 erdvinių duomenų rinkinių: a) skenuotų ir geoorientuotų kalbinių ypatybių paplitimo žemėlapių, b) rekonstruotų kalbinių ypatybių paplitimo vektorinių sluoksnių ir c) sumodeliuotų kalbinių ypatybių paplitimo rastrinių sluoksnių https://atviri-duomenys.lki.lt/search?categories=%252Fcategories%252Fkalbin%25C4%2597s%2520ypatyb%25C4%2597s

• šiuolaikinių kalbinių, sociolingvistinių ir mentalinių duomenų skaitmeniniai internetiniai žemėlapiai, kurių pagrindą sudaro ne mažiau kaip 35 erdvinių duomenų sluoksniai, sukurti remiantis statistiniais gyventojų demografijos, socioekonominių rodiklių ir kalbos gyvybingumo duomenimis. Duomenys surinkti atliekant reprezentatyvias sociolingvistines lietuvių kalbos vartosenos, prestižo, nuostatų, percepcijos, kalbos (kalbų) variantiškumo ir kt. apklausas. Išskiriamos šios duomenų grupės: Percepcija: https://atviri-duomenys.lki.lt/search?categories=%252Fcategories%252Fsociolingvistika Etnolingvistika: https://atviri-duomenys.lki.lt/search?categories=%252Fcategories%252Fetnolingvistika Sociolingvistika: https://atviri-duomenys.lki.lt/search?categories=%252Fcategories%252Fsociolingvistika

• Sociodemografiniai žemėlapiai ir jiems kurti panaudoti erdviniai duomenys, parengti remiantis valstybės įstaigų duomenimis: https://atviri-duomenys.lki.lt/search?categories=%252Fcategories%252Fsociodemografija https://get.data.gov.lt/datasets/gov/lki/2011_gyventoju_surasymas/:ns

Bendrąjį lietuvių kalbos paveldo duomenyną sudaro 500 tūkst. vienetų lietuvių kalbos leksikografijos, tarmių ir vardyno medžiagos objektų (kalbos duomenų kortelių). Objektą sudaro skenuotas kortelės vaizdas JPG formatu bei kortelės duomenys XML įraše. Duomenyne skelbiami „Lietuvių kalbos žodyno“ Pagrindinė kartotekos, „Lietuvių kalbos žodyno“ Papildymų kartotekos ir Vietovardžių, surinktų iš gyvosios kalbos, kartotekos duomenys.

Lentelėje pateikiami Vilniaus miesto viešojo transporto vairuotojų per pamainą nuvažiuotų kilometrų suma nuo 2019 m. lapkričio mėnesio. Stulpeliuose „darbo_pradzia“ ir „darbo_pabaiga“ nurodomas darbuotojo darbo pradžios ir pabaigos laikas Lietuvos laiku; darbo pradžia gali būti ankstesnė nei reiso pradžia, o darbo pabaiga – vėlesnė nei atvykimas į galutinę maršruto stotelę. Lentelėje taip pat pateikiama naudotų transporto priemonių informacija. Maršruto identifikatorius („marsruto_id“) keičiasi priskiriant naujus tvarkaraščius. Maršrutai pažymėti S, R ir B raidėmis yra specialieji maršrutai (budintys, atsarginiai, rezerviniai). Duomenys atnaujinami kartą per mėnesį.

Duomenų teikėjas – UAB „Vilniaus viešasis transportas“.

Su duomenimis susijusiais klausimais prašome kreiptis el. paštu atverimas@stat.gov.lt.

Dėl techninių portalo veiklos sutrikimų prašome kreiptis el. paštu atviriduomenys@vssa.lt.

Subjektas

Priimtų į I kursą ir studijuojančių studentų skaičius pagal programas išskirti užsieniečiai