Deep Learning Super Sampling

en

WikiRank.net
wer. 1.6.2

Deep Learning Super Sampling

Jakość:

Deep learning super sampling - technologia skalowania obrazu przy użyciu sztucznej inteligencji, stworzona przez firmę Nvidia. Artykuł „Deep Learning Super Sampling“ w angielskiej Wikipedii posiada 62 punktów za jakość (stan na 1 lipca 2025 roku). Artykuł zawiera, oprócz innych wskaźników, 78 referencji oraz 16 sekcji. Artykuł zawiera również szablony informujące o wadach jakościowych, dlatego jego ocena została obniżona o 3,26 pkt. W tej wersji językowej Wikipedii artykuł ma najlepszą jakość. Również artykuł jest najbardziej popularny w tej wersji językowej (angielskiej).

W czerwcu 2025 artykuł "Deep Learning Super Sampling" był edytowany przez 3 autorów w angielskiej Wikipedii oraz napisany przez 8 autorów we wszystkich wersji językowych.

Od czasu utworzenia artykułu "Deep Learning Super Sampling" jego treść była napisana przez 72 zarejestrowanych użytkowników angielskiej Wikipedii oraz edytowana przez 200 zarejestrowanych użytkowników Wikipedii we wszystkich wersjach jézykowych.

Ten artykuł jest cytowany 223 razy w angielskiej Wikipedii oraz cytowany 545 razy we wszystkich wersjach językowych.

Najwyższe zainteresowanie autorów od 2001 roku:

  • Lokalny (Angielski): Nr 19695 w styczniu 2025 roku
  • Globalny: Nr 13338 w lutym 2025 roku

Najwyższa popularność w rankingu od 2008 roku:

  • Lokalny (Angielski): Nr 11499 w grudniu 2020 roku
  • Globalny: Nr 22829 w grudniu 2020 roku

Dla danego artykułu znaleziono 15 wersji językowych w bazie danych WikiRank (z 55 rozpatrywanych wersji językowych Wikipedii).

Dane z dnia 1 lipca 2025 roku.

Poniższa tabela przedstawia wersje językowe artykułu o najlepszej jakośći.

Języki o najlepszej jakośći

#JęzykOdznaka jakośćiOcena jakośći
1Angielski (en)
Deep Learning Super Sampling
61.9638
2Estoński (et)
Sügavõppe superdiskreetimine
53.3909
3Niemiecki (de)
Deep Learning Super Sampling
43.6773
4Hebrajski (he)
DLSS
40.1556
5Koreański (ko)
딥 러닝 슈퍼 샘플링
31.9633
6Polski (pl)
Deep learning super sampling
31.7315
7Ukraiński (uk)
Deep learning super sampling
30.6062
8Hiszpański (es)
Deep Learning Super Sampling
30.416
9Włoski (it)
DLSS
30.2467
10Kataloński (ca)
Supermostreig d'aprenentatge profund
29.4423
Więcej...

Następna tabela zawiera najbardziej popularne wersje językowe tego artykułu.

Najpopularniejsze za cały czas

Najpopularniejsze wersje językowe artykułu "Deep Learning Super Sampling" za cały czas
#JęzykOdznaka popularnościOcena popularności
1Angielski (en)
Deep Learning Super Sampling
1 051 811
2Chiński (zh)
DLSS
113 047
3Niemiecki (de)
Deep Learning Super Sampling
64 530
4Włoski (it)
DLSS
44 534
5Hiszpański (es)
Deep Learning Super Sampling
43 519
6Japoński (ja)
ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング
43 263
7Koreański (ko)
딥 러닝 슈퍼 샘플링
26 868
8Ukraiński (uk)
Deep learning super sampling
22 697
9Polski (pl)
Deep learning super sampling
19 359
10Portugalski (pt)
Deep learning super sampling
15 261
Więcej...

Poniższa tabela pokazuje artykuły cieszące się największą popularnością za ostatni miesiąc.

Najpopularniejsze w czerwcu 2025

Najpopularniejsze wersje językowe artykułu "Deep Learning Super Sampling" w czerwcu 2025
#JęzykOdznaka popularnościOcena popularności
1Angielski (en)
Deep Learning Super Sampling
13 793
2Chiński (zh)
DLSS
1 086
3Japoński (ja)
ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング
1 033
4Niemiecki (de)
Deep Learning Super Sampling
979
5Włoski (it)
DLSS
633
6Hiszpański (es)
Deep Learning Super Sampling
504
7Polski (pl)
Deep learning super sampling
288
8Ukraiński (uk)
Deep learning super sampling
238
9Koreański (ko)
딥 러닝 슈퍼 샘플링
193
10Portugalski (pt)
Deep learning super sampling
179
Więcej...

Poniższa tabela pokazuje artykuły cieszące się największym zainteresowaniem autorów.

Największe ZA

Wersje językowe artykułu "Deep Learning Super Sampling" o największym zainteresowaniu autorów (liczba autorów). Tylko zarejestrowani użytkownicy Wikipedii zostały brane pod uwagę.
#JęzykOdznakaWzględne ZA
1Angielski (en)
Deep Learning Super Sampling
72
2Włoski (it)
DLSS
27
3Hebrajski (he)
DLSS
14
4Japoński (ja)
ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング
14
5Ukraiński (uk)
Deep learning super sampling
12
6Niemiecki (de)
Deep Learning Super Sampling
10
7Hiszpański (es)
Deep Learning Super Sampling
10
8Polski (pl)
Deep learning super sampling
9
9Chiński (zh)
DLSS
7
10Estoński (et)
Sügavõppe superdiskreetimine
6
Więcej...

Poniższa tabela pokazuje artykuły cieszące się największym zainteresowaniem autorów za ostatni miesiąc.

Największe ZA w czerwcu 2025

Wersje językowe artykułu "Deep Learning Super Sampling" o największym zainteresowaniu autorów (liczba autorów)
#JęzykOdznakaWzględne ZA
1Angielski (en)
Deep Learning Super Sampling
3
2Włoski (it)
DLSS
2
3Kataloński (ca)
Supermostreig d'aprenentatge profund
1
4Hebrajski (he)
DLSS
1
5Koreański (ko)
딥 러닝 슈퍼 샘플링
1
6Arabski (ar)
دي ال اس اس
0
7Niemiecki (de)
Deep Learning Super Sampling
0
8Hiszpański (es)
Deep Learning Super Sampling
0
9Estoński (et)
Sügavõppe superdiskreetimine
0
10Japoński (ja)
ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング
0
Więcej...

Poniższa tabela pokazuje wersje językowe artykułu z największą liczbą cytowań.

Największy IC

Wersje językowe artykułu "Deep Learning Super Sampling" o największym indeksie cytowań
#JęzykNagroda za ICWzględny IC
1Angielski (en)
Deep Learning Super Sampling
223
2Chiński (zh)
DLSS
147
3Koreański (ko)
딥 러닝 슈퍼 샘플링
35
4Niemiecki (de)
Deep Learning Super Sampling
29
5Hiszpański (es)
Deep Learning Super Sampling
20
6Ukraiński (uk)
Deep learning super sampling
17
7Włoski (it)
DLSS
15
8Portugalski (pt)
Deep learning super sampling
14
9Japoński (ja)
ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング
13
10Hebrajski (he)
DLSS
12
Więcej...

Oceny

Szacowana wartość dla Wikipedii:
Angielski:
Globalnie:
Popularność w czerwcu 2025:
Angielski:
Globalnie:
Popularność za cały czas:
Angielski:
Globalnie:
Autorzy w czerwcu 2025:
Angielski:
Globalnie:
Zarejestrowani autorzy przez wszystkie lata:
Angielski:
Globalnie:
Cytowania:
Angielski:
Globalnie:

Miary jakośći

Interwiki

#JęzykWartość
arArabski
دي ال اس اس
caKataloński
Supermostreig d'aprenentatge profund
deNiemiecki
Deep Learning Super Sampling
enAngielski
Deep Learning Super Sampling
esHiszpański
Deep Learning Super Sampling
etEstoński
Sügavõppe superdiskreetimine
heHebrajski
DLSS
itWłoski
DLSS
jaJapoński
ディープ・ラーニング・スーパー・サンプリング
koKoreański
딥 러닝 슈퍼 샘플링
plPolski
Deep learning super sampling
ptPortugalski
Deep learning super sampling
trTurecki
Derin öğrenme destekli süper örnekleme
ukUkraiński
Deep learning super sampling
zhChiński
DLSS

Trendy rankingu popularności

Najlepsza pozycja Angielski:
Nr 11499
12.2020
Globalny:
Nr 22829
12.2020

Trendy rankingu ZA

Najlepsza pozycja Angielski:
Nr 19695
01.2025
Globalny:
Nr 13338
02.2025

Porównanie języków

Ważne połączenia globalne (Lipiec 2024 – Czerwiec 2025)

Wyniki zagregowane jakości i popularności artykułu Wikipedii

Lista artykułów Wikipedii w różnych językach (zaczynając od najpopularniejszego):

zh: DLSS
it: DLSS
he: DLSS

Wiadomości z 12 sierpnia 2025

W dniu 12 sierpnia 2025 roku w wielojęzycznej Wikipedii internauci najczęściej czytali artykuły na następujące tematy: Cristiano Ronaldo, Wednesday, Georgina Rodríguez, ChatGPT, Weapons, Jenna Ortega, zmarli w roku 2025, Taylor Swift, Miguel Uribe Turbay, Liga Mistrzów UEFA (2025/2026).

W angielskiej Wikipedii najbardziej popularnymi artykułami w tym dniu były: Weapons (2025 film), Danielle Spencer (American actress), Cristiano Ronaldo, Deaths in 2025, Taylor Swift, Wednesday (TV series), Superman (2025 film), Georgina Rodríguez, Coolie (2025 film), The Fantastic Four: First Steps.

O projekcie WikiRank

Projekt WikiRank jest przeznaczony do automatycznej względnej oceny artykułów w różnych wersjach językowych Wikipedii. Obecnie WikiRank pozwala porównywać ponad 44 mln artykułów Wikipedii w 55 językach. Wskaźniki jakośći artykułu są oparte na kopii zapasowej Wikipedia (stan na lipiec 2025). Przy obliczaniu popularności uwzględniono statystyki artykułów za ostatni miesiąc (w czerwcu 2025 roku). Przy obliczaniu aktualnej popularności oraz Zainteresowania Autorów (ZA) artykułów uwzględniono dane za czerwcu 2025 roku. Dla wartości historycznych popularności oraz ZA zostały wykorzystane dane z lat 2001-2025... Więcej informacji