During framework validation, the questionnaire was used to collect eHealth practitioners' feedback regarding their agreement or disagreement on whether the framework met each validation criterion

DataCite Commons2022-11-30 更新130

EditInspector

图像编辑

评估框架

EditInspector数据集由耶路撒冷希伯来大学、特拉维夫大学和谷歌研究共同创建，旨在为文本引导的图像编辑提供一个全面的评估框架。该数据集包含783个编辑示例，这些示例是通过众包方式收集的人类注释，用于评估编辑的多个维度，包括准确性、伪影检测、视觉质量、场景一致性和描述编辑变化的能力。数据集还包括了用于训练和评估模型的各种编辑任务，如生成差异描述和伪影检测。EditInspector数据集的发

arXiv2025-06-12 更新480

NTLBench

非迁移学习

评估框架

NTLBench是一个针对非迁移学习（NTL）的评估框架，由悉尼大学Sydney AI Centre的研究者创建。该框架统一了评估NTL性能和鲁棒性的标准，支持在9个数据集（超过116个域对）和5种网络架构家族上运行NTL和攻击方法，总计提供了至少40,000个实验配置。NTLBench的目的是为了推动鲁棒NTL方法的发展，并促进其在可信赖模型部署场景中的应用。

arXiv2025-02-19 更新220

Dimensions of an information system: the IVC-DISC contextual analysis matrix.

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