Data for: Chemical characteristics and source apportionment of ambient PM1.0 and PM2.5 in a polluted city in North China Plain|空气污染数据集|颗粒物分析数据集
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Figshare是一个在线数据共享平台,允许研究人员上传和共享各种类型的研究成果,包括数据集、论文、图像、视频等。它旨在促进科学研究的开放性和可重复性。
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OpenPose
OpenPose数据集包含人体姿态估计的相关数据,主要用于训练和评估人体姿态检测算法。数据集包括多视角的图像和视频,标注了人体关键点位置,适用于研究人体姿态识别和动作分析。
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CE-CSL
CE-CSL数据集是由哈尔滨工程大学智能科学与工程学院创建的中文连续手语数据集,旨在解决现有数据集在复杂环境下的局限性。该数据集包含5,988个从日常生活场景中收集的连续手语视频片段,涵盖超过70种不同的复杂背景,确保了数据集的代表性和泛化能力。数据集的创建过程严格遵循实际应用导向,通过收集大量真实场景下的手语视频材料,覆盖了广泛的情境变化和环境复杂性。CE-CSL数据集主要应用于连续手语识别领域,旨在提高手语识别技术在复杂环境中的准确性和效率,促进聋人与听人社区之间的无障碍沟通。
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专精特新“小巨人”合肥企业名单(第一批~第四批)
根据工信部的定义,专精特新“小巨人”企业是“专精特新”中小企业中的佼佼者,是专注于细分市场、创新能力强、市场占有率高、掌握关键核心技术、质量效益优的排头兵企业。 截止第四批,目前,全市“小巨人”企业总数达140户,占全国的1.6%,在全国城市及省会城市排名各进一位,位居全国城市第十四,省会城市第五。 2022 年 6 月,合肥市发布《专精特新中小企业倍增培育行动计划》,到2025年,合肥计划培育省级专精特新冠军企业和国家级专精特新“小巨人”企业300家,推动50家专精特新中小企业上市挂牌。接下来,合肥还将支持地方国有金融机构设立专精特新专项融资产品,力争每条产业链培育一批国家级专精特新“小巨人”企业。
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DIV2K
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。
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