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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GaussDal: An open source database management system for quantum chemical computations
收藏Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-26 收录
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https://data.mendeley.com/datasets/pmh49vsk63
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Abstract An open source software system called GaussDal for management of results from quantum chemical computations is presented. Chemical data contained in output files from different quantum chemical programs are automatically extracted and incorporated into a relational database (PostgreSQL). The Structural Query Language (SQL) is used to extract combinations of chemical properties (e.g., molecules, orbitals, thermo-chemical properties, basis sets etc.) into data tables for further data analysis, ... Title of program: GaussDal Catalogue Id: ADVT_v1_0 Nature of problem Handling of large amounts of data from quantum chemistry computations. Versions of this program held in the CPC repository in Mendeley Data ADVT_v1_0; GaussDal; 10.1016/j.cpc.2005.04.008 This program has been imported from the CPC Program Library held at Queen's University Belfast (1969-2018)
创建时间：
2024-01-23
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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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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ERIC (Education Resources Information Center)
ERIC (Education Resources Information Center) 是一个广泛的教育文献数据库，包含超过130万条记录，涵盖从1966年至今的教育研究、政策和实践。数据集内容包括教育相关的期刊文章、书籍、研究报告、会议论文、技术报告、政策文件等。
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