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"Table 31" of "Search for strong production of supersymmetric particles in final states with missing transverse momentum and at least three $b$-jets at $\sqrt{s}$= 8 TeV proton-proton collisions with the ATLAS detector"|高能物理数据集|超对称粒子搜索数据集
收藏Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-29 收录
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https://www.hepdata.net/record/65370
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CERN-LHC. This paper reports the results of a search for strong production of supersymmetric particles in 20.1 fb-1 of proton-proton collisions at a centre-of-mass energy of 8 TeV using the ATLAS detector at the LHC. The search is performed separately in events with either zero or at least one high-pT lepton (electron or muon), large missing transverse momentum, high jet multiplicity and at least three jets identified as originated from the fragmentation of a b-quark. No excess is observed with respect to the Standard Model predictions. The results are interpreted in the context of several supersymmetric models involving gluinos and scalar top and bottom quarks, as well as a mSUGRA/CMSSM model. Gluino masses up to 1340 GeV are excluded, depending on the model, significantly extending the previous ATLAS limits.
创建时间：
2023-06-28
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displayName: DIV2K labelTypes: [] license: - DIV2K Custom mediaTypes: - Image paperUrl: https://doi.org/10.1109/CVPRW.2017.150 publishDate: "2017" publishUrl: https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/ publisher: - ETH Zurich tags: - RGB Image taskTypes: - Image Super-resolution --- # 数据集介绍 ## 简介 DIV2K数据集分为: 列车数据: 从800高清高分辨率图像开始，我们获得相应的低分辨率图像，并为2、3和4个降尺度因子提供高分辨率和低分辨率图像 验证数据: 100高清晰度高分辨率图像用于生成低分辨率对应图像，低分辨率从挑战开始提供，并用于参与者从验证服务器获得在线反馈; 当挑战的最后阶段开始时，高分辨率图像将被释放。 测试数据: 100多样的图像用于生成低分辨率的相应图像; 参与者将在最终评估阶段开始时收到低分辨率图像，并在挑战结束并确定获胜者后宣布结果。 ## 引文 ``` @inproceedings{agustsson2017ntire, title={Ntire 2017 challenge on single image super-resolution: Dataset and study}, author={Agustsson, Eirikur and Timofte, Radu}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition workshops}, pages={126--135}, year={2017} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}
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HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集，专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例，收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果，以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型，确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测，旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。
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