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？
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Number of days for Minimum Temperature over 90th percentile for Near Future (2046-2065)|气候变化数据集|气象预测数据集
收藏Mendeley Data2024-01-31 更新2024-06-28 收录
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https://api.odp.saeon.ac.za/catalog/SAEON/go/10.15493/SARVA.CSAG.10000324
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Model Run: Near future (2046 - 2065) (Near future (2046 - 2065)). The Self-Organizing Map Downscaling (SOMD) was developed at the Climate Systems Analysis Group (CSAG)[1], University of Cape Town. This is a leading empirical downscaled technique and provides meteorological station level response to global climate change forcing (See Hewitson and Crane (2006) for methodological details and Wilby et al. (2004) for a review of this and other statistical downscaling methodologies). Downscaling of a General Circulation Model (GCM) is accomplished by deriving the normative local response from the atmospheric state on a given day, as defined from historical observed data. [1] http://www.csag.uct.ac.za/
创建时间：
2024-01-31
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
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MRMR
MRMR是一个专家级的多学科多模态检索基准，包含1502个经过人类专家仔细验证的查询，涵盖了23个领域。与之前的基准相比，MRMR在三个关键方面取得了进步：首先，它挑战了跨多个专业领域的检索系统，能够在不同领域之间进行细粒度的模型比较；其次，查询是推理密集型的，需要更深入地解释图像，例如诊断显微镜幻灯片；此外，还引入了矛盾检索这一新型任务，要求模型识别冲突的概念。与仅限于单个图像或单模态文档的早期基准不同，MRMR提供了一个具有多图像查询和混合模态语料库文档的现实场景。
arXiv 收录