cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.24160911.v1
title: Characterizing the mutational burden, DNA methylation landscape and proteome of germ cell tumor-related somatic-type malignancies to identify the tissue-of-origin, mechanisms of therapy resistance and druggable targets

description: <b>Abstract</b>Background:Germ cell tumors (GCT) might undergo transformation into a somatic-type malignancy (STM), resulting in a cell fate switch to tumors usually found in somatic tissues, such as rhabdomyosarcomas or adenocarcinomas. STM is associated with a poor prognosis, but the molecular and epigenetic mechanisms triggering STM are still enigmatic, the tissue-of-origin is under debate and biomarkers are lacking.Methods:To address these questions, we characterized a unique cohort of STM tissues on mutational, epigenetic and protein level using modern and high-throughput methods like TSO assays, 850k DNA methylation arrays and mass spectrometry.Results and Conclusions:For the first time, we show that based on DNA methylation and proteome data carcinoma-related STM more closely resemble yolk-sac tumors, while sarcoma-related STM resemble teratoma. STM harbor mutations in FGF signaling factors (<i>FGF6/23,</i> <i>FGFR1/4)</i>highlighting the corresponding pathway as a therapeutic target. Furthermore, STM utilize signaling pathways, like AKT, FGF, MAPK, and WNT to mediate molecular functions coping with oxidative stress, toxin transport, DNA helicase activity, apoptosis and the cell cycle. Collectively, these data might explain the high therapy resistance of STM. Finally, we identified putative novel biomarkers secreted by STM, like EFEMP1, MIF, and DNA methylation at specific CpG dinucleotides.https://www.nature.com/articles/s41416-023-02425-5<br><br><br>
DOI: 10.5281/zenodo.8358882
title: Table S5.3 Callum F McLellan PhD thesis

description: Table S5.3 for Callum F McLellan PhD thesis
DOI: 10.5281/zenodo.8358881
title: Table S5.3 Callum F McLellan PhD thesis

description: Table S5.3 for Callum F McLellan PhD thesis
DOI: 10.57724/cndp_20181218_microairpolar_pah
title: MICROAIRPOLAR_Plateau air humidity 2018-2019: Relative humidity in a terrestrial transect over the eastern Antarctic plateau
DOI: 10.25502/bf6e-0181/d
title: Datasets from fertilized improved and local varieties of cassava grown in the highlands of South Kivu, DR Congo

description: The use of mineral fertilizer and organic inputs with an improved and local variety of cassava allows (i) to identify nutrient limitations to cassava production, (ii) to investigate the effects of variety and combined application of mineral and organic inputs on cassava growth and yield and (iii) to evaluate the profitability of the improved variety and fertilizer use in cassava production. Data on growth, yield and yield components of an improved and local variety of cassava, economic analysis, soil and weather, collected during two growing cycles of cassava in farmer’s fields in the highlands of the Democratic Republic of Congo (DR Congo) are presented. The data complement the recently published paper “Increased cassava growth and yields through improved variety use and fertilizer application in the highlands of South Kivu, Democratic Republic of Congo” (Munyahali et al., 2023) [1]. Data on plant height and diameter were collected throughout the growing period of the crop while the data on the storage root, stem, tradable storage root, non-tradable storage root and harvest index were determined at 12 months after planting (MAP). An economic analysis was performed using a simplified financial analysis whereby additional benefits were calculated relative to the respective control treatments; the total costs included the purchasing price of fertilizers and the additional net benefits represented the revenue from the increased storage root yield due to fertilizer application. The value cost ratio (VCR) was calculated as the additional net benefits over the cost of fertilizer purchase.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24160941
title: source raw data

description: source raw data attached to the manuscript "Sulfur starvation-induced autophagy in <i>Saccharomyces cerevisiae</i> involves SAM-dependent signaling and transcription activator Met4".
DOI: 10.6084/m9.figshare.24160941.v1
title: source raw data

description: source raw data attached to the manuscript "Sulfur starvation-induced autophagy in <i>Saccharomyces cerevisiae</i> involves SAM-dependent signaling and transcription activator Met4".
DOI: 10.5281/zenodo.8036703
title: Techno-economic evaluation and resource assessment of hydrogen production through offshore wind farms: A European perspective - Supplementary material

description: This is the additional material provided with the journal article "Techno-economic evaluation and resource assessment of hydrogen production through offshore wind farms: A European perspective" published in Renewable and Sustainable Energy Reviews (https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113699). Datasets are provided as NetCDF files for European maps and CSVfor Economically Attractive Resource curves. European and National plots are provided as PDF files.
DOI: 10.5281/zenodo.8036702
title: Techno-economic evaluation and resource assessment of hydrogen production through offshore wind farms: A European perspective - Supplementary material

description: This is the additional material provided with the journal article "Techno-economic evaluation and resource assessment of hydrogen production through offshore wind farms: A European perspective" published in Renewable and Sustainable Energy Reviews (https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.113699). Datasets are provided as NetCDF files for European maps and CSVfor Economically Attractive Resource curves. European and National plots are provided as PDF files.
DOI: 10.6084/m9.figshare.24160965
title: Supplementary Material for: Factors associated with discharge against medical advice among acute stroke patients: Analysis of the Nationwide Emergency Department Sample

description: Background: Patients discharged against medical advice have been shown to have worse outcomes across a host of different conditions. However, risk factors related to an increased odds of discharge against medical advice remain understudied in patients who suffer from acute cerebral infarction. Methods: We retrospectively examined the 2019 National Emergency Department Sample Database for stroke patients. Multivariable logistic regression was used to estimate associations between patient- and hospital-level factors and the outcome of discharge against medical advice. Results: Of the 603,623 encounters for acute ischemic stroke, 8858 (1.5%) were discharged against medical advice. Predictors of discharge against medical advice were lower income quartile and having either Medicaid insurance (odds ratio [OR] 1.32, 95% confidence interval [CI] 1.10-1.58) or being uninsured (OR 1.28, 95% CI 1.03-1.58). Vascular comorbidities associated with discharge against medical advice included prior tobacco use (OR 1.60, 95%CI 1.45-1.78) and coronary artery disease (OR 1.19, 95% CI 1.04-1.35). Treatment with thrombectomy (OR 0.33, 95% CI 0.13-0.78) or systemic thrombolysis (OR 0.39, 95% CI 0.23-0.66) was inversely associated with discharge against medical advice. A high modified Charlson Comorbidity Index (3+ vs. 0, OR 0.49, 95% CI 0.42-0.56) was also associated with a lower odds of discharge against medical advice. Presenting to a Northeastern hospital had the highest rate of discharge against medical advice, when compared to other regions (p&lt;0.05). Conclusions: Certain patient-level, socioeconomic, and regional factors were associated with discharge against medical advice following acute stroke. These patient and systems-level factors warrant heightened attention in order to optimize acute care and secondary prevention strategies.
DOI: 10.5281/zenodo.8358921
title: Model outputs and species-level data for "Functional traits and climate drive interspecific differences in disturbance-induced tree mortality".V2

description: A minor coding error was found in the pre-formatted data of Barrere et al. (2023). This error did not affect the main results of the paper, but led to minor change in the value of the posterior estimates, stored in data/sensitivity/jags_dominance.Rdata. This repository contains the new version of the parameters.
DOI: 10.5281/zenodo.8358920
title: Model outputs and species-level data for "Functional traits and climate drive interspecific differences in disturbance-induced tree mortality".V2

description: A minor coding error was found in the pre-formatted data of Barrere et al. (2023). This error did not affect the main results of the paper, but led to minor change in the value of the posterior estimates, stored in data/sensitivity/jags_dominance.Rdata. This repository contains the new version of the parameters.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19875151.v1
title: source_rawdata_v1.xlsx

description: Dataset associated with the manuscript entitled " Sulfur starvation-induced autophagy in Saccharomyces cerevisiae involves SAM-dependent signaling and transcription activator Met4 " by Magali Prigent, Hélène Jean-Jacques, Delphine Naquin, Stéphane Chédin, Marie-Hélène Cuif1, Renaud Legouis and Laurent Kuras.
DOI: 10.6084/m9.figshare.19875151
title: source_rawdata_v1.xlsx

description: Dataset associated with the manuscript entitled " Sulfur starvation-induced autophagy in Saccharomyces cerevisiae involves SAM-dependent signaling and transcription activator Met4 " by Magali Prigent, Hélène Jean-Jacques, Delphine Naquin, Stéphane Chédin, Marie-Hélène Cuif1, Renaud Legouis and Laurent Kuras.
DOI: 10.5281/zenodo.7603489
title: Model outputs and species-level data for "Functional traits and climate drive interspecific differences in disturbance-induced tree mortality"

description: This repository is divided in three sub-directories: <em><strong>sensitivity </strong></em>contains the posterior of each parameter estimated by the bayesian mortality model in a rdata file. This file was generated by the script https://github.com/jbarrere3/SalvageModel/tree/withFinland <em><strong>climate </strong></em>contains for each tree species the climatic variables (mean annual temperature, minimum annual temperature and annual precipitation) extracted from CHELSA and the disturbance-related climatic indices (Fire Weather Index, Snow Water Equivalent and Gust Wind Speed) <em><strong>traits </strong></em>contains the traits calculated directly with NFI data (bark thickness, height to dbh ratio, maximum growth), and a text file with the Species and Trait ID to request to TRY database. The content of this repository can be used to reproduce the analyses of the paper, with the script stored in in https://github.com/jbarrere3/DisturbancePaper <strong>Edit (19/09/2023):</strong> A minor coding error was found in the pre-formatted data of the paper, which did not affect the main results but led to minor change in the value of the posterior estimates. An updated version of the posterior estimates of this dataset was made available at https://zenodo.org/record/8358921.
DOI: 10.5281/zenodo.7603488
title: Model outputs and species-level data for "Functional traits and climate drive interspecific differences in disturbance-induced tree mortality"

description: This repository is divided in three sub-directories: <em><strong>sensitivity </strong></em>contains the posterior of each parameter estimated by the bayesian mortality model in a rdata file. This file was generated by the script https://github.com/jbarrere3/SalvageModel/tree/withFinland <em><strong>climate </strong></em>contains for each tree species the climatic variables (mean annual temperature, minimum annual temperature and annual precipitation) extracted from CHELSA and the disturbance-related climatic indices (Fire Weather Index, Snow Water Equivalent and Gust Wind Speed) <em><strong>traits </strong></em>contains the traits calculated directly with NFI data (bark thickness, height to dbh ratio, maximum growth), and a text file with the Species and Trait ID to request to TRY database. The content of this repository can be used to reproduce the analyses of the paper, with the script stored in in https://github.com/jbarrere3/DisturbancePaper <strong>Edit (19/09/2023):</strong> A minor coding error was found in the pre-formatted data of the paper, which did not affect the main results but led to minor change in the value of the posterior estimates. An updated version of the posterior estimates of this dataset was made available at https://zenodo.org/record/8358921.
DOI: 10.6084/m9.figshare.23667075
title: Dataset of Children Walking Pendular and Elastic Mechanism: Obese vs. Non-Obese

description: Dataset of mechanical and spatiotemporal variables of walking children (obese vs. non-obese) in the speeds: 1, 2, 3, 4, and 5 km/h.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.610
title: A recommendation system using machine learning techniques: a case study of oversized clothes in e-commerce platform

description: This research develops and compares the effectiveness of recommendation algorithms for a plus size clothing market on e-commerce platforms with the rapid growth of the e-commerce industry and the increasing importance of using recommendation systems to drive sales and customer satisfaction, the plus size clothing market also has significant growth. However, there is a lacking study on the recommendation system for a plus size cloth. The study compares the performance of association rule mining and collaborative filtering algorithms on a dataset of plus size clothing transaction on an e-commerce platform. The results of the models are evaluated using precision, recall and F1-score to identify the best-performing recommendation model for plus-size clothing. The User-Based (MSD) model emerges as the top performer with a precision rate of 29%, recall rate of 25%, and F1-score of 26%, outperforming User-Based (Pearson) and SVD models. On the other hand, FP-Growth exhibits the least performance with a precision rate of 7.88%, recall rate of 4.23%, and F1-score of 5%. The findings of this study have implications for e-commerce businesses and researchers in the field of recommendation systems. The results of this study contribute to a better understanding of the effectiveness of recommendation algorithms in the plus size clothing market.
DOI: 10.14457/tu.the.2022.611
title: กรอบพัฒนาวิธีหากฎความสัมพันธ์สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงในการให้สินเชื่อออนไลน์ระหว่างบุคคล (peer to peer lending) โดยอาศัยการเลือกคุณลักษณะและการแบ่งช่วงข้อมูล

description: สารนิพนธ์นี้นำเสนอกรอบพัฒนาวิธีหากฎความสัมพันธ์สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิตในการให้สินเชื่อออนไลน์ระหว่างบุคคล (Peer to Peer Lending) เนื่องด้วยแพลตฟอร์มการให้สินเชื่อออนไลน์ระหว่างบุคคลอยู่ในช่วงที่กำลังเติบโต และเป็นแพลตฟอร์มที่ช่วยให้บุคคลทั่วไปสามารถเข้าถึงแหล่งเงินกู้ได้ง่ายขึ้นโดยที่ไม่ต้องมีสถาบันการเงินเข้ามาเป็นตัวกลาง อย่างไรก็ตามความเสี่ยงในการผิดนัดชำระนั้นยังคงอยู่ในเกณฑ์ที่สูง จึงเป็นความเสี่ยงของนักลงทุนที่เข้ามาปล่อยสินเชื่อผ่านแพลตฟอร์มการให้สินเชื่อออนไลน์ระหว่างบุคคล ทั้งนี้เพื่อเป็นตัวช่วยในการวิเคราะห์ความเสี่ยงของผู้ขอสินเชื่อ ทางผู้วิจัยได้ทำการพัฒนาวิธีหากฎความสัมพันธ์สำหรับการวิเคราะห์ความเสี่ยงด้านเครดิตโดยใช้วิธีการคัดเลือกคุณสมบัติ (Feature Selection) ร่วมกับวิธีการแบ่งช่วงข้อมูล (Discretization) ที่เหมาะสม เพื่อหากฎความสัมพันธ์ของผู้ขอสินเชื่อต่อแพลตฟอร์มการให้สินเชื่อออนไลน์ระหว่างบุคคล โดยการใช้อัลกอริทึมอพริโอริ ซึ่งกฎความสัมพันธ์ที่ได้สามารถนำไปสนับสนุนการประเมินความเสี่ยงของผู้ขอสินเชื่อผ่านแพลตฟอร์มการให้สินเชื่อออนไลน์ระหว่างบุคคลได้
DOI: 10.14457/tu.the.2022.612
title: การแก้ไขปัญหาในกระบวนการเรียนรู้แบบสหพันธ์สำหรับการจำแนกภาพที่มีการกระจายตัวของกลุ่มข้อมูลที่ไม่เหมือนกันและไม่เป็นอิสระต่อกันด้วยแกนส์

description: ในปัจจุบันข้อมูลภาพสามารถนำมาประยุกต์ใช้ให้เกิดประโยชน์ในการทำงานได้หลากหลาย โดยในหลายหน่วยงานได้มีการเก็บข้อมูลภาพเพื่อนำมาใช้วิเคราะห์จำแนกประเภทด้วยโมเดลปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องกันมากขึ้น ซึ่งการจะได้มาซศึ่งโมเดลที่มีความแม่นยำสูง จำเป็นจะต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการเรียนรู้ และในหลายองค์กรอาจจะมีความต้องการในการพัฒนาโมเดลในลักษณะเดียวกัน ซึ่งหากสามารถแบ่งปันข้อมูลกันได้ก็จะสามารถช่วยพัฒนาโมเดลที่มีประสิทธิภาพที่ดียิ่งขึ้นได้ อย่างไรก็ตามข้อมูลเหล่านั้นอาจจะเป็นข้อมูลที่เป็นความลับของหน่วยงานที่ต้องถูกปกป้องด้วยความเป็นส่วนตัวของข้อมูล จึงไม่สามารถแบ่งปันข้อมูลเหล่านั้นซึ่งกันแหละกันในการที่จะนำไปใช้ในการสร้างระบบที่เป็นประโยชน์ต่อการทำงานได้ ระบบการเรียนรู้แบบสหพันธ์ได้เข้ามาแก้ไขปัญหาความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยใช้เทคนิคการแลกเปลี่ยนพารามิเตอร์ของโมเดลโดยตรงแทนการแลกเปลี่ยนข้อมูล แต่ทว่าการเรียนรู้แบบสหพันธ์นั้นยังมีปัญหาเรื่องความถูกต้องเมื่อการกระจายตัวของข้อมูลระหว่างสมาชิกที่ไม่เหมือนกันและไม่เป็นอิสระต่อกัน ความถูกต้องของโมเดลหลักที่ถูกสร้างขึ้นด้วยการเรียนรู้แบบสหพันธ์ในกรณีดังกล่าวจะมีความถูกต้องที่ หนึ่งในวิธีแก้ปัญหาคือการใช้เทคนิคการเพิ่มข้อมูลเพื่อให้การกระจายตัวของข้อมูลกลับมาสมดุล แต่ยังมีประเด็นในการที่ต้องส่งข้อมูลออกไปยังแหล่งข้อมูลอื่น งานวิจัยนี้จึงสนใจการนำเทคนิคแกนส์มาใช้สำหรับสร้างข้อมูลสังเคราะห์ โดยคาดหวังให้การสร้างสังเคราะห์จากแกนส์จะสามารถแก้ไขปัญหาการกระจายตัวของข้อมูลที่ไม่เหมือนกันและไม่เป็นอิสระต่อกัน ทำให้โมเดลหลักจากการเรียนรู้แบบสหพันธ์นั้นมีค่าความถูกต้องที่มากขึ้น
DOI: 10.14457/tu.the.2022.613
title: ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับความเฉลี่ยประชากรของการแจกแจงเรย์ลีย์

description: การแจกแจงเรย์ลีย์เป็นการแจกแจงแบบต่อเนื่องชนิดหนึ่ง ซึ่งการแจกแจงนี้มีการนำไปใช้อย่างแพร่หลายในงานด้านต่างๆ เช่น ด้านวิทยาศาสตร์กายภาพ ด้านวิศวกรรม และด้านการแพทย์ อย่างไรก็ตามการแจกแจงนี้ยังถูกพบบ่อยครั้งในการปรากฎการณ์ทางธรรมชาติ เช่น ความเร็วคลื่น ความเร็วลม ในการศึกษาครั้งนี้ผู้วิจัยสนใจวิธีการสร้างช่วงความเชื่อมั่นสำหรับค่าเฉลี่ยประชากรในการแจกแจงเรย์ลีย์ การสร้างช่วงความเชื่อมั่นด้วยวิธีของวาลด์ การสร้างช่วงความเชื่อมั่นสำหรับตัวอย่างขนาดใหญ่โดยอาศัยตัวประมาณโมเมนต์ การสร้างช่วงความเชื่อมั่นจากตัวสถิติสกอร์ การสร้างช่วงความเชื่อมั่นที่อาศัยคุณสมบัติของตัวประมาณภาวะน่าจะเป็นสูงสุด วิธีช่วงความเชื่อมั่นนัยทั่วไป และการสร้างช่วงความเชื่อมั่นสำหรับผลต่างของค่าเฉลี่ยประชากรด้วยวิธีแทนที่ความแปรปรวน จากนั้นผู้วิจัยได้ทำการศึกษาประสิทธิภาพของช่วงความเชื่อมั่นด้วยการจำลองและใช้เกณฑ์ในการวัดประสิทธิภาพจากค่าความน่าจะเป็นคุ้มรวมและความยาวโดยเฉลี่ยของช่วงความเชื่อมั่น ผลที่ได้จากการจำลองพบว่าช่วงความเชื่อมั่นนัยทั่วไปที่ได้นำเสนอมีประสิทธิภาพที่ดีในทุกสถานการณ์ และดีกว่าช่วงความเชื่อมั่นที่นำมาเปรียบเทียบ การศึกษาครั้งนี้ผู้วิจัยได้นำวิธีการทางทฤษฎีมาประยุกต์ใช้กับข้อมูลจริงที่เกี่ยวข้องกับปริมาณฝุ่นละอองขนาดเล็กกว่า 2.5 ไมครอน (PM2.5) ของเขตบางนา กรุงเทพมหานคร ความเร็วคลื่นเฉือนของดินในจังหวัดลำพูน และ ความเร็วลมในจังหวัดเชียงใหม่
DOI: 10.14457/tu.the.2022.614
title: ปัญหาเกี่ยวกับการแก้ไขเพิ่มเติมรัฐธรรมนูญ: ศึกษาเกี่ยวกับอำนาจและข้อจำกัด

description: อำนาจแก้ไขเพิ่มเติมรัฐธรรมนูญเป็นเพียงอำนาจที่รับมาจากอำนาจก่อตั้งรัฐธรรมนูญ ซึ่งมีขอบเขตอำนาจอย่างจำกัดเท่าที่รัฐธรรมนูญมอบให้ และต้องผูกพันอยู่กับข้อจำกัดของการแก้ไขเพิ่มเติมรัฐธรรมนูญที่บัญญัติไว้ในรัฐธรรมนูญ และที่ศาลได้วางบรรทัดฐานในคดีต่าง ๆ ที่เกี่ยวกับการแก้ไขเพิ่มเติมรัฐธรรมนูญ อย่างไรก็ตาม ข้อจำกัดเหล่านั้นมีผลผูกพันกับการใช้อำนาจแก้ไขเพิ่มเติมรัฐธรรมนูญเท่านั้น แต่มิอาจใช้จำกัดอำนาจก่อตั้งรัฐธรรมนูญดั้งเดิมซึ่งเป็นอำนาจสูงสุด ล้นพ้น อิสระ และไม่ตกอยู่ภายใต้ข้อจำกัดใด ๆ ดังนั้น อำนาจก่อตั้งรัฐธรรมนูญดั้งเดิมจึงสามารถแก้ไขเปลี่ยนแปลงบทบัญญัติชั่วนิรันดร์หรือสถาปนารัฐธรรมนูญฉบับใหม่แทนฉบับเก่าได้ ซึ่งภายใต้การปกครองในระบอบประชาธิปไตยนั้น “ประชาชน” คือผู้ทรงอำนาจดังกล่าว
DOI: 10.14457/tu.the.2022.615
title: เปรียบเทียบประสิทธิภาพการรู้จำใบหน้าขณะสวมใส่หน้ากากอนามัยและไม่ได้สวมใส่หน้ากากอนามัย

description: การรู้จำใบหน้าเป็นเป็นกระบวนการด้านความปลอดภัยที่ได้รับความนิยมในปัจจุบันโดยจากปัญหาของโควิด 19 ส่งผลให้คุณลักษณะบนใบหน้าถูกบดบังด้วยหน้ากากอนามัย ซึ่งเป็นเหตุให้การรู้จำใบหน้าเป็นไปได้ยากและท้าทายมากยิ่งขึ้น การรู้จำใบหน้า สามารถกระทำได้หลากหลายวิธีงานวิจัยนี้เสนอการเปรียบเทียบประสิทธิภาพการเรียนรู้ของเครื่องของโมเดลเพื่อนบ้านใกล้เคียงกับต้นไม้ตัดสินใจ และการเรียนรู้เชิงลึกของโมเดลการถ่ายโอนความรู้ ในกระบวนการรู้จำใบหน้า แบ่งออกเป็น 2 ส่วนคือ การตรวจจับใบหน้าและการรู้จำใบหน้า ในส่วนของการตรวจจับใบหน้าจะใช้การเรียนรู้แบบเอสเอสดี โดยใช้การถ่ายโอนความรู้โมเดล VGG16 ซึ่งได้ความถูกต้องเท่ากับ 96.18 % ส่วนของการรู้จำใบหน้าแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง ใช้การแยกคุณลักษณะบนใบหน้าก่อนนำมาเข้าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง แบ่งเป็นโมเดล เพื่อนบ้านใกล้เคียงได้ความถูกต้องเท่ากับ 98 % และโมเดลต้นไม้ตัดสินใจได้ความถูกต้องเท่ากับ 59 % ส่วนของการรู้จำใบหน้าแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกจะนำภาพมาผ่านการคำนวณคอนโวลูชัน แบ่งการทดลองออกมาเป็น 2 ส่วน คือ 1) การแบ่งข้อมูลสำหรับเรียนรู้และทดสอบก่อนกระบวนการ การเพิ่มชุดข้อมูล 2) การแบ่งข้อมูลสำหรับเรียนรู้และทดสอบหลังกระบวนการการเพิ่มชุดข้อมูล โดยแบ่งเป็น 5 โมเดลคือ VGG16, mobilenetV2, InceptionV3, Resnet50 และ โครงข่าย ประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันแบบเลือกชั้น โดยค่าความถูกต้องจากทั้ง 5 โมเดล มีค่าสูงสุดเป็นของโมเดล mobilenetV2 ซึ่งจากชุดข้อมูลที่ใช้ส่งผลให้ผลลัพธ์ที่ได้มีความอคติต่อความเป็นจริง กล่าวได้ว่าโมเดล mobilenetV2 มีโครงสร้างที่เหมาะต่อการสร้างแบบ จำลองโมเดลรู้จำใบหน้ามากกว่าโมเดลอื่นๆข้างต้น แต่เมื่อเปรียบเทียบกันระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก การแยกคุณลักษณะของใบหน้ามีประสิทธิภาพสูงกว่าการนำภาพ ผ่านการคำนวณคอนโวลูชัน
DOI: 10.14457/tu.the.2022.616
title: On a generalization of crack distribution

description: The Crack distribution is a lifetime distribution which is useful for statistical analysis in Physics and Engineering problems. A lifetime distribution provides the information that motivates practitioners to protect against damages after the lifetime of machine element or something terminated by the fatigue crack phenomena. The three-parameter distribution is a mixture of the two-parameter of Inverse Gaussian distribution and Length Biased Inverse Gaussian distribution.In this research, we propose a new four-parameter family of distributions called Generalized Crack distribution. We generalizes the family three-parameter Crack distribution. The Generalized Crack distribution is a mixture of two parameter Inverse Gaussian distribution, Length-Biased Inverse Gaussian distribution, Twice Length-Biased Inverse Gaussian distribution, and adding one more weight parameter q where &gt;0,&gt;0,0≤p≤1,0≤q≤1 and p+q≤1. We investigate the properties of Generalized Crack distribution including the first four moments, the mean and variance, the characteristic function. We estimate the four-parameter by using the method of moment estimation, the maximum likelihood estimation and EM-algorithm method. Evaluate the performance of the estimators by using bias and mean square error via simulation study based on MCMC. In addition, the two real data sets were analyzed. The results of simulation are presented in numerically and graphically.