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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2017 Contours
收藏OPEN DATA NETWORK2023-04-10 更新2024-10-26 收录
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https://www.opendatanetwork.com/dataset/datahub.austintexas.gov/rrn9-vws6
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This layer represents contour elevation lines as of the spring of 2017. The contours are derived from LiDAR data, collected in the winter of 2017/2018. Contours were generated using Global Mapper, sample spacing used to create the contours is consistent with the Nominal Point Spacing (NPS), of the source LiDAR dataset from which it was derived. Lines were automatically smoothed while being generated by Global Mapper.
提供机构：
datahub.austintexas.gov
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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MMOral
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DIV2K
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"}
魔搭社区 收录
GPQA
GPQA是一个由生物学、物理学和化学领域的专家编写的448个多选题数据集。该数据集的特点是问题质量高且极其困难，即使是具有博士学位或在读博士的专家也仅能达到65%的准确率，而高技能的非专家验证者仅有34%的准确率。数据集旨在用于研究未来AI系统在帮助解答非常困难问题时的可扩展监督方法，特别是在开发新科学知识时。
arXiv 收录