信息质量的研究论文，最有意思的点就是它把数据价值这件事讲得清楚。不是简单说数据好不好用，而是看它到底有没有“用武之地”——也就是所谓的 InfoQ。嗯，概念听起来有点学术，但其实蛮接地气的，适合搞数据和建模的同学。

InfoQ 的八个维度像是你数据前得过的八道关卡，像数据分辨率、数据结构、时间相关性这些，都是实际工作中绕不开的点。举个例子，你想用多帧图像搞超分辨率，那你就得琢磨清楚数据结构和时间序列的配合。要不你再强的模型也白搭。

文章里用在线拍卖的数据当案例，三个例子一摆出来，你就知道 InfoQ 是怎么一步步“落地”的。尤其是像构造可操作性和沟通这两个维度，嗯，说白了就是你得让业务看得懂你在干嘛，不然数据再好也白忙活。

相关资源里我还挑了几个实用的：像用 PyTorch 做 SRCNN 的图像超分工具（看这里），还有 Matlab 写的高光谱融合代码（这个也不错），和 InfoQ 里提的数据结构设计也挺搭。你要是对低分辨率图像重建感兴趣，这个 POCS 技术也别错过。

如果你平时经常折腾数据建模或者图像超分一类的项目，建议你真去看看这篇论文。别光看算法，搞懂数据“有没有搞头”，比啥都关键。