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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北京市朝阳区人民政府六里屯街道办事处政府信息公开工作年度报告|政府信息公开数据集|行政管理数据集
收藏北京市公共数据开放平台2024-03-01 收录
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http://data.beijing.gov.cn/zyml/qjsw/zyq/bf0cbdec869b438080bb7dae68feb485.htm
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该数据是朝阳区提供的北京市朝阳区人民政府六里屯街道办事处政府信息公开工作年度报告信息，包括1个文本。
提供机构：
朝阳区
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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MeSH（医学主题词表）是一个用于索引和检索生物医学文献的标准化词汇表。它包含了大量的医学术语和概念，用于描述医学文献中的主题和内容。MeSH数据集包括主题词、副主题词、树状结构、历史记录等信息，广泛应用于医学文献的分类和检索。
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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"}
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