有没有相关的论文或文献参考？
这个数据集是基于什么背景创建的？
数据集的作者是谁？
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这个数据集如何下载？
擬定臺中市都市計畫（商業區（附二十五））細部計畫案|城市规划数据集|商业区数据集
收藏台湾省政府资料开放平台2024-09-25 更新2024-03-07 收录
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https://data.gov.tw/dataset/151920
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链接失效反馈资源简介：
發布實施「擬定臺中市都市計畫（商業區（附二十五））細部計畫案」都市計畫書、圖，並自109年1月15日零時起生效。
提供机构：
臺中市政府都市發展局
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
ICLR Peer Review and Rebuttal Process Dataset
该数据集包含从ICLR 2024和2025年收集的同行评审和反驳过程数据，数据来自OpenReview平台，包括评审者ID、初始评分和反驳后评分。评审者评分变化被追踪，使用追踪分数指标来评估评审者连续性，分数≤1表示有效使用，≥2需双重检查。数据许可证为CC BY 4.0。
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PRBench
PRBench是一个大规模专家标注的专业领域高风险推理基准测试数据集，当前版本覆盖法律和金融领域。包含1,100个专家编写的跨金融和法律领域的对话，19,356个专家策划的评估标准（每个任务10-30条），覆盖114个国家、47个美国司法管辖区和25个专业主题，并包含最具挑战性任务的硬子集（Finance-300, Legal-250）。
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BDD100K
数据集推动了视觉的进步，但现有的驾驶数据集在视觉内容和支持任务方面缺乏研究，以研究自动驾驶的多任务学习。研究人员通常只能在一个数据集上研究一小组问题，而现实世界的计算机视觉应用程序需要执行各种复杂的任务。我们构建了最大的驾驶视频数据集 BDD100K，包含 10 万个视频和 10 个任务，以评估图像识别算法在自动驾驶方面的令人兴奋的进展。该数据集具有地理、环境和天气的多样性，这对于训练不太可能对新条件感到惊讶的模型很有用。基于这个多样化的数据集，我们为异构多任务学习建立了一个基准，并研究了如何一起解决这些任务。我们的实验表明，现有模型需要特殊的训练策略来执行此类异构任务。 BDD100K 为未来在这个重要场所的学习打开了大门。更多详细信息请参见数据集主页。
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DIPSEER: A Dataset for In-Person Student Emotion and Engagement Recognition in the Wild
DIPSEER是一个用于识别学生情绪和参与度的数据集，包含图像、标签和传感器数据。
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MeSH
MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
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