cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.48677/9ad242ee-e3a4-4129-b1e5-d1537ba1770c
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2019370

description: Ein Orthophoto ist eine verzerrungsfreie und maßstabsgetreue Abbildung der Erdoberfläche. OP-Color wurden aus analogen (Bildflüge mit einem mittleren Bildmaßstab von 1:15 000), seit 2010 aus digitalen Luftbildern (Befliegungen ab 2010) in Echtfarbe (RGB), Falschfarbe (CIR - Infrarotnaher Farbbereich) oder 4-Kanalbilder (RGBI) hergestellt. Diese Orthophotos werden in einer Bodenauflösung (Pixelgröße) von 20 cm (ab 2010) oder 25 cm produziert.
DOI: 10.48677/43834b43-7fa1-4206-8cbf-099797135398
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2019450

description: Ein Orthophoto ist eine verzerrungsfreie und maßstabsgetreue Abbildung der Erdoberfläche. OP-Color wurden aus analogen (Bildflüge mit einem mittleren Bildmaßstab von 1:15 000), seit 2010 aus digitalen Luftbildern (Befliegungen ab 2010) in Echtfarbe (RGB), Falschfarbe (CIR - Infrarotnaher Farbbereich) oder 4-Kanalbilder (RGBI) hergestellt. Diese Orthophotos werden in einer Bodenauflösung (Pixelgröße) von 20 cm (ab 2010) oder 25 cm produziert.
DOI: 10.48677/142616f8-3fea-46b3-8f3c-8477747975a7
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2019460

description: Ein Orthophoto ist eine verzerrungsfreie und maßstabsgetreue Abbildung der Erdoberfläche. OP-Color wurden aus analogen (Bildflüge mit einem mittleren Bildmaßstab von 1:15 000), seit 2010 aus digitalen Luftbildern (Befliegungen ab 2010) in Echtfarbe (RGB), Falschfarbe (CIR - Infrarotnaher Farbbereich) oder 4-Kanalbilder (RGBI) hergestellt. Diese Orthophotos werden in einer Bodenauflösung (Pixelgröße) von 20 cm (ab 2010) oder 25 cm produziert.
DOI: 10.5281/zenodo.8162281
title: Novel M2-like tumor-associated macrophage-related biomarkers predict prognosis of Acute myeloid leukemia patients.

description: The supplementary material for the Novel M2-like tumor-associated macrophage-related biomarkers predict prognosis of Acute myeloid leukemia patients.
DOI: 10.5281/zenodo.8162280
title: Novel M2-like tumor-associated macrophage-related biomarkers predict prognosis of Acute myeloid leukemia patients.

description: The supplementary material for the Novel M2-like tumor-associated macrophage-related biomarkers predict prognosis of Acute myeloid leukemia patients.
DOI: 10.48677/b573e0ba-1a25-4465-8639-3b40e9bcd20a
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2019470

description: Ein Orthophoto ist eine verzerrungsfreie und maßstabsgetreue Abbildung der Erdoberfläche. OP-Color wurden aus analogen (Bildflüge mit einem mittleren Bildmaßstab von 1:15 000), seit 2010 aus digitalen Luftbildern (Befliegungen ab 2010) in Echtfarbe (RGB), Falschfarbe (CIR - Infrarotnaher Farbbereich) oder 4-Kanalbilder (RGBI) hergestellt. Diese Orthophotos werden in einer Bodenauflösung (Pixelgröße) von 20 cm (ab 2010) oder 25 cm produziert.
DOI: 10.48677/b552aaea-d4d4-4c23-9460-1365ffbc9925
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020150

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DOI: 10.48677/6216dde4-3a08-47fd-b084-4369d429b02d
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020160

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DOI: 10.5519/qd.ssrrgj2r
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (26114 records)
DOI: 10.5519/qd.kbuaamj2
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (490 records)
DOI: 10.48677/757e7960-d589-461f-98c6-4c2d98f33fcf
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020250

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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020260

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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020350

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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020360

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DOI: 10.48677/7e7b6cc5-1b15-446c-b809-d32037c3cc85
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020460

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DOI: 10.48677/0a3d93cf-8663-4462-900f-1d509da6808e
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2020550

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DOI: 10.48677/d1ee38f4-0e66-4695-9a0c-01b912de4604
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2021150

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DOI: 10.34740/kaggle/dsv/6159211
title: Contrastive Language Image Pretraining by openai
DOI: 10.48677/cfa3bb32-3ec7-465b-ae35-914b1cbb57ff
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2021160

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DOI: 10.5519/qd.9c6o6iw3
title: Query on the Natural History Museum Data Portal (data.nhm.ac.uk) (69 records)
DOI: 10.48677/77c2a88d-7cf5-4186-a794-5425678c056e
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2021250

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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2021260

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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2021350

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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2021360

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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2021370

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DOI: 10.26179/e7fm-kf25
title: Snow Accumulation Measurements on Law Dome, 1977
DOI: 10.48677/8428dc28-a473-42e3-a0b2-d17560a76230
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title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2022160

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DOI: 10.48677/e2300cfb-7ca1-4f92-99c5-75272f025821
title: Digitales Orthophoto Farbe und Infrarot (DOP RGBI) Operat 2022150

description: Ein Orthophoto ist eine verzerrungsfreie und maßstabsgetreue Abbildung der Erdoberfläche. OP-Color wurden aus analogen (Bildflüge mit einem mittleren Bildmaßstab von 1:15 000), seit 2010 aus digitalen Luftbildern (Befliegungen ab 2010) in Echtfarbe (RGB), Falschfarbe (CIR - Infrarotnaher Farbbereich) oder 4-Kanalbilder (RGBI) hergestellt. Diese Orthophotos werden in einer Bodenauflösung (Pixelgröße) von 20 cm (ab 2010) oder 25 cm produziert.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23708145
title: Herve_et_al_2023_Frontiers

description: This the data from the paper of Herve et al. 2023 (10.3389/fenvs.2023.1193393).
DOI: 10.6084/m9.figshare.23708145.v1
title: Herve_et_al_2023_Frontiers

description: This the data from the paper of Herve et al. 2023 (10.3389/fenvs.2023.1193393).
DOI: 10.6084/m9.figshare.23614263.v2
title: An exposome atlas of human serum reveals risk of chronic diseases

description: Although adverse environmental exposures are considered to be a major cause to chronic diseases, current studies have provided limited knowledge on real-world chemical exposures and related risks. Here, we collected serum samples from 5696 healthy people and patients, including 12 chronic diseases in China, and completed serum biomonitoring containing 267 chemicals using gas and liquid chromatography-tandem mass spectrometry. 74 high-frequently detected exposures were used for exposure characterization and risk analysis. Results showed that region was the most critical factor influencing human exposure levels, followed by age. Hyperlipidemia was associated with the maximum number of exposures. Organochlorine pesticides and perfluoroalkyl substances were associated with multiple chronic diseases, and some of them exceed the exposure reference values. Mixture effect models showed significant risk effects of exposure on hyperlipidemia, metabolic syndrome and hyperuricemia. Overall, this study provided a comprehensive human serum exposure atlas and its disease risk, which could guide subsequent more in-depth cause-and-effect studies between environmental exposures and human health.
DOI: 10.5281/zenodo.8162484
title: Dataset for the mapping study "What do we mean by GenAI?"

description: This dataset supports a literature mapping of AI-driven content generation, analyzing 631 solutions published over the last five years to better understand and characterize the Generative Artificial Intelligence landscape. Tools like ChatGPT, Dall-E, or Midjourney have democratized access to Large Language Models, enabling the creation of human-like content. However, the concept 'Generative Artificial Intelligence' lacks a universally accepted definition, leading to potential misunderstandings. The study has been published in International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. García-Peñalvo, F. J., & Vázquez-Ingelmo, A. (2023). What do we mean by GenAI? A systematic mapping of the evolution, trends, and techniques involved in Generative AI. <em>International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, In Press</em>.
description: This research was partially funded by the Ministry of Science and Innovation through the AvisSA project grant number (PID2020-118345RB-I00).
DOI: 10.5281/zenodo.8162483
title: Dataset for the mapping study "What do we mean by GenAI?"

description: This dataset supports a literature mapping of AI-driven content generation, analyzing 631 solutions published over the last five years to better understand and characterize the Generative Artificial Intelligence landscape. Tools like ChatGPT, Dall-E, or Midjourney have democratized access to Large Language Models, enabling the creation of human-like content. However, the concept 'Generative Artificial Intelligence' lacks a universally accepted definition, leading to potential misunderstandings. The study has been published in International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence. García-Peñalvo, F. J., & Vázquez-Ingelmo, A. (2023). What do we mean by GenAI? A systematic mapping of the evolution, trends, and techniques involved in Generative AI. <em>International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, In Press</em>.
description: This research was partially funded by the Ministry of Science and Innovation through the AvisSA project grant number (PID2020-118345RB-I00).