cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2024.150
title: การแนะนำหน่วยงานที่เกี่ยวข้องเพื่อดำเนินการตามข้อปรึกษาหารือของสมาชิกรัฐสภาด้วยเทคนิคการจำแนกข้อความ

description: งานค้นคว้าอิสระนี้ศึกษาและทดสอบความแม่นยำของการแนะนำหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินการตามข้อปรึกษาหารือของสมาชิกรัฐสภา เพื่อพัฒนาโมเดลที่เหมาะสม ช่วยสนับสนุนและยกระดับให้การทำงานของเจ้าหน้าที่สะดวกยิ่งขึ้น และทำให้การแก้ไขปัญหาของประชาชนรวดเร็วยิ่งขึ้น โดยในงานค้นคว้าอิสระนี้ทดสอบเทคนิคการจำแนกข้อความ จำนวน 3 โมเดล ได้แก่ โมเดลการวิเคราะห์ถดถอยแบบโลจิสติค โมเดลนาอีฟเบยส์ และโมเดลการคำนวณข้อมูลที่ใกล้ที่สุด ผ่านการตั้งค่าต่าง ๆ ได้แก่ การเพิ่มชุดข้อมูลหน้าที่และอำนาจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ และการปรับตั้งค่าเวกเตอร์ให้เหมาะสม โดยจากการประเมินทั้งในเชิงวัตถุวิสัยและภววิสัยพบว่า การนำชุดข้อมูลหน้าที่อำนาจของหน่วยงานมาประกอบการเรียนรู้ของโมเดล นอกเหนือจากชุดข้อมูลข้อปรึกษาหารือของสมาชิกรัฐสภาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพได้มากขึ้นอย่างมีนัยยะสำคัญ และโมเดลการวิเคราะห์ถดถอยแบบโลจิสติค เวกเตอร์ Binary Term Occurrence เป็นโมเดลที่มีความแม่นยำมากที่สุด โดยมีค่าความแม่นยำเฉลี่ยที่ 0.62 และสามารถแนะนำได้ถูกต้องตรงกับผู้เชี่ยวชาญด้านการแนะนำหน่วยงานที่เกี่ยวข้องกับข้อปรึกษาหารือร้อยละ 75
DOI: 10.14457/tu.the.2024.152
title: การจำแนกประเภทของตั๋วบริการ: กรณีศึกษา ยานยนต์ที่มีการเชื่อมโยงสื่อสารกัน

description: งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการพัฒนาแบบจำลอง สำหรับใช้จำแนกประเภทของตั๋วบริการ กรณีศึกษา ยานยนต์ที่มีการเชื่อมโยงสื่อสารกัน ปัจจุบันนี้ลูกค้าที่ซื้อสินค้าหรือบริการ เมื่อพบปัญหาต่างๆ สามารถเข้าไปกรอกแบบฟอร์มตั๋วบริการในระบบคอมพิวเตอร์ เพื่อแจ้งให้เจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องดำเนินการแก้ไขปัญหาต่างๆที่เกิดขึ้นการใช้งานระบบยานยนต์ที่มีการเชื่อมโยงสื่อสารกัน (Connected Car) มีองค์ประกอบหลายส่วน ที่ทำงานร่วมกัน จนกระทั่งไปถึงการใช้งานของลูกค้าที่ใช้งาน Mobile Application เพื่อใช้ดูข้อมูลต่างๆ ของรถยนต์ รับการแจ้งเตือนต่างๆ รวมถึงการใช้สั่งการให้รถยนต์ทำงานบางอย่าง ด้วยความซับซ้อนของระบบ อาจทำให้เกิดปัญหาในกระบวนการของส่วนประกอบต่างๆ ที่ทำงานร่วมกัน ทำให้จำเป็นต้องมีระบบบริหารจัดการ ตั๋วบริการที่ร้องเรียนปัญหาเข้ามาให้เจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องดำเนินการแก้ไขเนื่องจากเจ้าของระบบเป็นค่ายรถยนต์ที่มีตัวแทนจำหน่ายในหลายประเทศ ปัญหาที่ได้รับจะเริ่มจากลูกค้าแจ้งปัญหาผ่านตัวแทนจำหน่าย หลังจากนั้นตัวแทนจำหน่ายจะแจ้งเจ้าหน้าที่ฝ่าย IT ที่ดูแลระดับประเทศ และแจ้งเข้ามาผ่านระบบที่บริหารจัดการตั๋วบริการ โดยมีเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้า (Customer Service) ทำการรับเรื่อง จำแนกประเภทของตั๋วบริการ เพื่อส่งปัญหาต่อไปให้เจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องทำการแก้ไขปัญหาที่แจ้งเข้ามางานวิจัยนี้ต้องการทดลองสร้างแบบจำลองเพื่อช่วยจำแนกประเภทของตั๋วบริการ โดยใช้ข้อความที่เป็นรายละเอียดของปัญหา มาวิเคราะห์ว่าเป็นปัญหาหมวดหมู่ไหน เพื่อทำการลดการทำงานของเจ้าหน้าที่ฝ่ายบริการลูกค้า, ทำให้ลดเวลาในกระบวนการแก้ปัญหาให้สามารถบริการลูกค้าได้รวดเร็วขึ้น และเป็นการสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าผลการศึกษาการพัฒนาแบบจำลอง ปรากฏว่าแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพความแม่นยำมากที่สุด คือ แบบจำลอง Neural Network โดยการใช้ข้อมูลทั้งหมด Training แบบจำลอง และใช้จำนวนรอบของการ Training (training cycles) เป็น 2,000 รอบ ให้ผลความแม่นยำ อยู่ที่ 96.58% แบบจำลองที่มีประสิทธิภาพรองลงมาคือ K-Nearest Neighbors, Naïve Bayes และ Decision Tree ตามลำดับ งานวิจัยนี้สามารถประยุกต์ใช้งานกับธุรกิจอื่นๆ ที่มีการเปิดตั๋วบริการเข้ามาแจ้งเจ้าหน้าที่ที่เกี่ยวข้องโดยการระบุข้อความรายละเอียดของปัญหาที่เกิดขึ้นได้ และถ้าหากมีการพัฒนาการเชื่อมต่อระบบที่บริหารจัดการตั๋วบริการ กับแบบจำลองที่พัฒนาเพื่อให้สามารถทำงานร่วมกันได้ ระบบจะสามารถจำแนกประเภทของตั๋วบริการใบใหม่ที่เข้ามาในระบบได้ โดยอัตโนมัติ
DOI: 10.15468/dl.tng65x
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 2781 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "Country is Mexico",
 "TaxonKey is Megascops kennicottii (D.G.Elliot, 1867)"
 ]
}

 The dataset includes 2781 records from 42 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0007658-250227182400228/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.6084/m9.figshare.28545959
title: What shapes flood risk perception? A comparative study of individual perception compared with FEMA flood risk maps in the U.S.

description: We developed the National Water Hazard Risk Perception (NWHRP) survey with input from the Cooperative Institute for Research to Operations in Hydrology (CIROH) social sciences working group and insights from a focus group of emergency managers, first responders, and flood mitigation experts from the Winooski, Vermont watershed. The survey also drew on existing research on flood and hazard perception. It explored various topics, including how people perceive their flood risk compared to FEMA maps, their flood experiences, components of PMT, and various socioeconomic and demographic characteristics. The survey was conducted using QualtricsXM and distributed via Prolific, a platform recognized for high-quality participant responses . We recruited 923 participants, a sample representative of the U.S. by gender, income, and race. Participants were compensated $3.50 for their responses.These questions required straightforward responses to identify inattentive participants and detect patterns of random selection. Responses failing multiple attention checks were identified and excluded from the final analysis to enhance data reliability. Institutional Review Board (IRB) approval was obtained before conducting the NWHRP survey. Seven hundred eighty participants voluntarily provided their geographic addresses. ArcGIS Pro converted these addresses into latitude and longitude, facilitating comparison with FEMA flood maps. Ethical considerations were followed, ensuring informed consent and confidentiality for all participants.
DOI: 10.6084/m9.figshare.28551866
title: <b>Epigenetic Regulation of Ovarian Cancer: FTO Downregulation Enhances Tumor Progression via m6A Methylation</b>

description: This study explores the role of FTO-mediated m6A RNA methylation in ovarian cancer progression. Bioinformatics and clinical analyses revealed significant FTO downregulation in tumor tissues, correlating with elevated m6A levels and enhanced oncogenic transcript stability. Functional assays demonstrated that FTO knockout promotes tumor cell proliferation, migration, and invasion, while FTO overexpression suppresses these phenotypes in vitro and reduces tumor burden in xenograft models. The dataset includes raw RNA/protein expression data, m6A quantification, functional assay results (CCK-8, Transwell, flow cytometry), and bioinformatics scripts, providing insights into FTO as a potential therapeutic target for ovarian cancer.
DOI: 10.5281/zenodo.14064266
title: Wikipedia: wikipedia-pl (Polish)

description: Wikipedia is a multilingual, web-based, free-content encyclopedia project supported by the Wikimedia Foundation and based on a model of openly editable content.

EOL harvests articles from wikipedia that are indexed as species or higher taxa.
DOI: 10.5281/zenodo.13321383
title: Wikipedia: wikipedia-war (Waray-Waray)

description: Wikipedia is a multilingual, web-based, free-content encyclopedia project supported by the Wikimedia Foundation and based on a model of openly editable content.

EOL harvests articles from wikipedia that are indexed as species or higher taxa.
https://war.wikipedia.org
DOI: 10.5281/zenodo.13321382
title: Wikipedia: wikipedia-war (Waray-Waray)

description: Wikipedia is a multilingual, web-based, free-content encyclopedia project supported by the Wikimedia Foundation and based on a model of openly editable content.

EOL harvests articles from wikipedia that are indexed as species or higher taxa.
https://war.wikipedia.org
DOI: 10.5281/zenodo.14182043
title: Wikipedia: wikipedia-min (Minangkabau)

description: Wikipedia is a multilingual, web-based, free-content encyclopedia project supported by the Wikimedia Foundation and based on a model of openly editable content.

EOL harvests articles from wikipedia that are indexed as species or higher taxa.
DOI: 10.5281/zenodo.14156941
title: Wikipedia: wikipedia-hr (Croatian)

description: Wikipedia is a multilingual, web-based, free-content encyclopedia project supported by the Wikimedia Foundation and based on a model of openly editable content.

EOL harvests articles from wikipedia that are indexed as species or higher taxa.
https://hr.wikipedia.org/
DOI: 10.6084/m9.figshare.28551917
title: Data

description: Used to study the impact of typhoons on regional population mobility networks.
DOI: 10.6084/m9.figshare.28551917.v1
title: Data

description: Used to study the impact of typhoons on regional population mobility networks.
DOI: 10.5281/zenodo.14162113
title: Wikipedia: wikipedia-ms (Malay)

description: Wikipedia is a multilingual, web-based, free-content encyclopedia project supported by the Wikimedia Foundation and based on a model of openly editable content.

EOL harvests articles from wikipedia that are indexed as species or higher taxa.
https://ms.wikipedia.org/
DOI: 10.15468/dl.geqg5n
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 592099 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is Furnariidae",
 "HasCoordinate is true",
 "DatasetKey is EOD – eBird Observation Dataset",
 "Country is Colombia"
 ]
}

 The dataset includes 592099 records from 1 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0007717-250227182430271/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.2bfdsm
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 986502 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "TaxonKey is one of (Accipiter gentilis (Linnaeus, 1758), Acridotheres albocinctus Godwin-Austen & Walden, 1875, Acridotheres cinereus Bonaparte, 1850, Acridotheres cristatellus (Linnaeus, 1758), Acridotheres fuscus (Wagler, 1827))"
 ]
}

 The dataset includes 986502 records from 1416 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0007654-250227182400228/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.15468/dl.f336vr
title: Occurrence Download

description: A dataset containing 135645 species occurrences available in GBIF matching the query:
{
 "and" : [
 "TaxonKey is one of (Erica cinerea L.)",
 "BasisOfRecord is one of (Specimen, Human Observation, Observation, Living Specimen, Machine Observation, Literature Occurrence)",
 "Geometry POLYGON((-180 -90,180 -90,180 90,-180 90,-180 -90))",
 "HasCoordinate is true",
 "HasGeospatialIssue is false",
 "Year is greater than or equal to 1945"
 ]
}

 The dataset includes 135645 records from 1009 constituent datasets; see https://api.gbif.org/v1/occurrence/download/0007655-250227182400228/datasets/export for details.
 
Data from some individual datasets included in this download may be licensed under less restrictive terms.
DOI: 10.5281/zenodo.11131341
title: Underwater images collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Arm06, Seychelles - 2022-10-22

description: This dataset was collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Arm06, Seychelles - 2022-10-22. 

            Underwater or aerial images collected by scientists or citizens can have a wide variety of use for science, management, or conservation.
            These images can be annotated and shared to train IA models which can in turn predict the objects on the images.
            We provide a set of tools (hardware and software) to collect marine data, predict species or habitat, and provide maps.

            This dataset is part of larger collection referencing numerous underwater and aerial images Seatizen Altas. 
            Methods, tools and scientific objectives are also described in a dedicated data paper.

            

            
 Generic folder structure 
            
            YYYYMMDD_COUNTRYCODE-optionalplace_device_session-number 
            ├── DCIM :  folder to store videos and photos depending on the media collected. 
            ├── GPS :  folder to store any positioning related file. If any kind of correction is possible on files (e.g. Post-Processed Kinematic thanks to rinex data) then the distinction between device data and base data is made. If, on the other hand, only device position data are present and the files cannot be corrected by post-processing techniques (e.g. gpx files), then the distinction between base and device is not made and the files are placed directly at the root of the GPS folder. 
            │   ├── BASE :  files coming from rtk station or any static positioning instrument. 
            │   └── DEVICE : files coming from the device. 
            ├── METADATA : folder with general information files about the session. 
            ├── PROCESSED_DATA : contain all the folders needed to store the results of the data processing of the current session. 
            │   ├── BATHY :  output folder for bathymetry raw data extracted from mission logs. 
            │   ├── FRAMES :  output folder for georeferenced frames extracted from DCIM videos. 
            │   ├── IA :  destination folder for image recognition predictions. 
            │   └── PHOTOGRAMMETRY :  destination folder for reconstructed models in photogrammetry. 
            └── SENSORS : folder to store files coming from other sources (bathymetry data from the echosounder, log file from the autopilot,  mission plan etc.).       
            

            
 Software 
            All the raw data was processed using our worflow. All predictions were generated by our inference pipeline. You can find all the necessary scripts to download this data in this repository. Enjoy your data with SeatizenDOI!
description: The 4Sea project co-financed by Monaco Explorations (n°2022/11) as part of the Indian Ocean Mission.
DOI: 10.5281/zenodo.11132285
title: Underwater images collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Arm06, Seychelles - 2022-10-22

description: This dataset was collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Arm06, Seychelles - 2022-10-22. 

            Underwater or aerial images collected by scientists or citizens can have a wide variety of use for science, management, or conservation.
            These images can be annotated and shared to train IA models which can in turn predict the objects on the images.
            We provide a set of tools (hardware and software) to collect marine data, predict species or habitat, and provide maps.

            This dataset is part of larger collection referencing numerous underwater and aerial images Seatizen Altas. 
            Methods, tools and scientific objectives are also described in a dedicated data paper.

            

            
 Generic folder structure 
            
            YYYYMMDD_COUNTRYCODE-optionalplace_device_session-number 
            ├── DCIM :  folder to store videos and photos depending on the media collected. 
            ├── GPS :  folder to store any positioning related file. If any kind of correction is possible on files (e.g. Post-Processed Kinematic thanks to rinex data) then the distinction between device data and base data is made. If, on the other hand, only device position data are present and the files cannot be corrected by post-processing techniques (e.g. gpx files), then the distinction between base and device is not made and the files are placed directly at the root of the GPS folder. 
            │   ├── BASE :  files coming from rtk station or any static positioning instrument. 
            │   └── DEVICE : files coming from the device. 
            ├── METADATA : folder with general information files about the session. 
            ├── PROCESSED_DATA : contain all the folders needed to store the results of the data processing of the current session. 
            │   ├── BATHY :  output folder for bathymetry raw data extracted from mission logs. 
            │   ├── FRAMES :  output folder for georeferenced frames extracted from DCIM videos. 
            │   ├── IA :  destination folder for image recognition predictions. 
            │   └── PHOTOGRAMMETRY :  destination folder for reconstructed models in photogrammetry. 
            └── SENSORS : folder to store files coming from other sources (bathymetry data from the echosounder, log file from the autopilot,  mission plan etc.).       
            

            
 Software 
            All the raw data was processed using our worflow. All predictions were generated by our inference pipeline. You can find all the necessary scripts to download this data in this repository. Enjoy your data with SeatizenDOI!
description: The 4Sea project co-financed by Monaco Explorations (n°2022/11) as part of the Indian Ocean Mission.
DOI: 10.5281/zenodo.11145842
title: Underwater images collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Arm06, Seychelles - 2022-10-22

description: This dataset was collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Arm06, Seychelles - 2022-10-22. 

            Underwater or aerial images collected by scientists or citizens can have a wide variety of use for science, management, or conservation.
            These images can be annotated and shared to train IA models which can in turn predict the objects on the images.
            We provide a set of tools (hardware and software) to collect marine data, predict species or habitat, and provide maps.

            This dataset is part of larger collection referencing numerous underwater and aerial images Seatizen Altas. 
            Methods, tools and scientific objectives are also described in a dedicated data paper.

            

            
 Generic folder structure 
            
            YYYYMMDD_COUNTRYCODE-optionalplace_device_session-number 
            ├── DCIM :  folder to store videos and photos depending on the media collected. 
            ├── GPS :  folder to store any positioning related file. If any kind of correction is possible on files (e.g. Post-Processed Kinematic thanks to rinex data) then the distinction between device data and base data is made. If, on the other hand, only device position data are present and the files cannot be corrected by post-processing techniques (e.g. gpx files), then the distinction between base and device is not made and the files are placed directly at the root of the GPS folder. 
            │   ├── BASE :  files coming from rtk station or any static positioning instrument. 
            │   └── DEVICE : files coming from the device. 
            ├── METADATA : folder with general information files about the session. 
            ├── PROCESSED_DATA : contain all the folders needed to store the results of the data processing of the current session. 
            │   ├── BATHY :  output folder for bathymetry raw data extracted from mission logs. 
            │   ├── FRAMES :  output folder for georeferenced frames extracted from DCIM videos. 
            │   ├── IA :  destination folder for image recognition predictions. 
            │   └── PHOTOGRAMMETRY :  destination folder for reconstructed models in photogrammetry. 
            └── SENSORS : folder to store files coming from other sources (bathymetry data from the echosounder, log file from the autopilot,  mission plan etc.).       
            

            
 Software 
            All the raw data was processed using our worflow. All predictions were generated by our inference pipeline. You can find all the necessary scripts to download this data in this repository. Enjoy your data with SeatizenDOI!
description: The 4Sea project co-financed by Monaco Explorations (n°2022/11) as part of the Indian Ocean Mission.
DOI: 10.5281/zenodo.11134165
title: Underwater images collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Gigi, Seychelles - 2022-10-22

description: This dataset was collected by an Autonomous Surface Vehicle in Aldabra-Gigi, Seychelles - 2022-10-22. 

            Underwater or aerial images collected by scientists or citizens can have a wide variety of use for science, management, or conservation.
            These images can be annotated and shared to train IA models which can in turn predict the objects on the images.
            We provide a set of tools (hardware and software) to collect marine data, predict species or habitat, and provide maps.

            This dataset is part of larger collection referencing numerous underwater and aerial images Seatizen Altas. 
            Methods, tools and scientific objectives are also described in a dedicated data paper.

            

            
 Generic folder structure 
            
            YYYYMMDD_COUNTRYCODE-optionalplace_device_session-number 
            ├── DCIM :  folder to store videos and photos depending on the media collected. 
            ├── GPS :  folder to store any positioning related file. If any kind of correction is possible on files (e.g. Post-Processed Kinematic thanks to rinex data) then the distinction between device data and base data is made. If, on the other hand, only device position data are present and the files cannot be corrected by post-processing techniques (e.g. gpx files), then the distinction between base and device is not made and the files are placed directly at the root of the GPS folder. 
            │   ├── BASE :  files coming from rtk station or any static positioning instrument. 
            │   └── DEVICE : files coming from the device. 
            ├── METADATA : folder with general information files about the session. 
            ├── PROCESSED_DATA : contain all the folders needed to store the results of the data processing of the current session. 
            │   ├── BATHY :  output folder for bathymetry raw data extracted from mission logs. 
            │   ├── FRAMES :  output folder for georeferenced frames extracted from DCIM videos. 
            │   ├── IA :  destination folder for image recognition predictions. 
            │   └── PHOTOGRAMMETRY :  destination folder for reconstructed models in photogrammetry. 
            └── SENSORS : folder to store files coming from other sources (bathymetry data from the echosounder, log file from the autopilot,  mission plan etc.).       
            

            
 Software 
            All the raw data was processed using our worflow. All predictions were generated by our inference pipeline. You can find all the necessary scripts to download this data in this repository. Enjoy your data with SeatizenDOI!
description: The 4Sea project co-financed by Monaco Explorations (n°2022/11) as part of the Indian Ocean Mission.