cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2018.204
title: แนวทางการป้องกันการหลอกลวงให้โอนเงิน: ศึกษากรณีธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็ก

description: การโอนเงินชำระค่าสินค้าระหว่างประเทศ (Telegraphic Transfer หรือ T/T) เป็นวิธีการชำระราคาค่าสินค้าระหว่างประเทศที่ได้รับความนิยมมากที่สุด เนื่องจากเป็นวิธีการที่สะดวก รวดเร็วและเสียค่าใช้จ่ายน้อยที่สุด อย่างไรก็ตามแม้ว่าการชำระราคาค่าสินค้าแบบ Telegraphic Transfer จะได้รับความนิยมมากแต่วิธีการชำระราคาดังกล่าวเป็นวิธีการที่มีความเสี่ยงสูง เนื่องจากผู้ประกอบการนำเข้าในธุรกิจขนาดกลางและขนาดย่อม (SMEs) มักติดต่อคู่ค้าของตนผ่านทางอีเมล์ ถึงแม้การใช้อีเมล์ในการติดต่อเป็นช่องทางที่สะดวกและรวดเร็ว แต่ความเสี่ยงจากการถูกคุกคามโดยแฮกเกอร์มีสูงมาก ยกตัวอย่างเช่น การที่แฮกเกอร์ใช้โปรแกรมที่ไม่พึงประสงค์ (Malicious Code) ส่งเข้าอีเมล์ของเหยื่อ เพื่อล้วงข้อมูลสำคัญ และปลอมแปลงข้อมูลต่าง ๆ เพื่อแสวงหาผลประโยชน์ทางการเงินเข้าสู่ตนเอง หรือการสร้างอีเมล์ปลอม (Fake E-mail) ซึ่งเป็นอีเมล์ใกล้เคียงกับของคู่ค้าในต่างประเทศเพื่อหลอกลวงให้โอนเงินค่าสินค้าให้ (Fraud)งานวิจัยศึกษาธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทยซึ่งเป็นตัวกลางในการชำระเงินระหว่างประเทศว่ามีมาตรการป้องกันและแก้ไขปัญหาการถูกลหลอกลวงให้โอนเงินผิดบัญชีอย่างไรบ้าง และธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทยควรมีบทบาทเพิ่มเติมในการตรวจสอบคำสั่งการโอนเงินชำระค่าสินค้าระหว่างประเทศ สำหรับผู้นำเข้าในธุรกิจ SMEs กรณีถูกหลอกลวงให้โอนเงินผิดบัญชีหรือไม่จากการวิจัยพบว่าแนวทางการแก้ไขปัญหาการถูกหลอกลวงให้โอนเงินผิดบัญชีมีหลายแนวทางดังนี้1.การพัฒนาระบบ KYC (Know Your Customer) และควรมีการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างธนาคาร รวมถึงเพิ่มระดับความลึกของข้อมูลที่จะสอบถามลูกค้าก่อนการเปิดบัญชี เพื่อป้องกันความเสี่ยงมิให้เกิดการเปิดบัญชีของมิจฉาชีพ ซึ่งจะเสี่ยงต่อการโอนเงินไปสู่บัญชีของแฮกเกอร์2.การใช้เทคโนโลยีบล็อกเชน (Blockchain) เพื่อลดความเสี่ยงจากการถูกหลอกลวงให้โอนเงินผิดบัญชี ระบบบล็อกเชนเป็นเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลการชำระเงินแบบใหม่ที่ตัดคนกลางออกไป และนำข้อมูลมาเก็บไว้ที่ทุกคนที่อยู่ในระบบ และเชื่อมต่อผู้ใช้ทุกคนเหมือนห่วงโซ่ทำให้เกิดความโปร่งใส เนื่องจากธุรกรรมการโอนเงินระหว่างประเทศจะเกิดขึ้นได้อย่างสมบูรณ์ก็ต่อเมื่อทุกฝ่ายในเครือข่ายยอมรับความถูกต้อง ดังนั้นเมื่อข้อมูลการโอนเงินถูกบันทึกแล้วจะไม่สามารถเข้าไปเปลี่ยนแปลงข้อมูลได้ ระบบบล็อกเชนจึงช่วยแก้ปัญหาการถูกหลอกลวงให้โอนเงินผิดบัญชีโดยแฮกเกอร์3. การจัดงานสัมมนาหรือการจัดอบรมให้ความรู้เกี่ยวกับความเสี่ยงจากการถูกหลอกลวงให้โอนเงินผิดบัญชี ซึ่งวิทยากรหรือผู้บรรยายอาจเป็นเจ้าหน้าที่ที่มีความรู้ความเชี่ยวชาญด้านการค้าระหว่างประเทศของธนาคารเองหรือการเชิญวิทยากรจากหน่วยงานรัฐ เพื่อให้ข้อมูลและความเสี่ยงในการทำธุรกรรมระหว่างประเทศต่าง ๆ แก่ผู้ประกอบการนำเข้า
DOI: 10.14457/tu.the.2018.206
title: บทบาทของเครื่องหมายการค้าในการคงไว้ซึ่งความปลอดภัยด้านอาหาร: กรณีศึกษา ผลิตภัณฑ์นมกล่องยูเอชที

description: ผู้บริโภครับรู้ถึงข้อมูลคุณภาพของสินค้าไม่สมบูรณ์ แต่ผู้บริโภครวบรวมข้อมูลดังกล่าวจากการซื้อสินค้านั้นซ้ำ ๆ โดยมีเครื่องหมายการค้าช่วยบ่งชี้ความแตกต่างของคุณภาพสินค้า และช่วยผู้บริโภคเชื่อมโยงประสบการณ์การบริโภค จากอดีตจนถึงการตัดสินใจซื้อในอนาคต หากไม่มีเครื่องหมายการค้าบนสินค้าแล้ว ผู้บริโภคเกิดความสับสนข้อมูลของสินค้าและการระบุบ่งชี้สินค้า ทำให้ผู้บริโภคไม่สามารถเลือกซื้อสินค้าที่เคยบริโภคในครั้งก่อนได้ และผู้บริโภคมีต้นทุนในการหาข้อมูลของสินค้าที่เพิ่มขึ้น ผู้บริโภคจะเรียนรู้เกี่ยวกับคุณภาพภายในที่แท้จริงของสินค้าในระยะยาว และรู้คุณภาพที่ผู้บริโภคคาดหวังของสินค้าได้ ซึ่งจะส่งผลต่อมูลค่าของเครื่องหมายการค้าได้ ดังนั้น การรับรู้คุณภาพของผู้บริโภคมีผลต่อความมีชื่อเสียงและความเสื่อมถอยของเครื่องหมายการค้าจากการรับรู้ของผู้บริโภค จะเห็นได้ว่า เครื่องหมายการค้ามีความสำคัญในการตัดสินใจซื้อหรือยินดีจ่ายของผู้บริโภค ซึ่งความแตกต่างระหว่างต้นทุนทางธุรกรรมของคุณภาพภายในและภายนอกนั้น จะเป็นมูลค่าที่เพิ่มขึ้นของเครื่องหมายการค้า การศึกษานี้วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้าว่า เหตุใดผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้าคำนึงถึงคุณภาพภายในของสินค้า โดยเฉพาะความปลอดภัยด้านอาหาร และผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้าควบคุมคุณภาพของสินค้าภายใต้เครื่องหมายการค้าของตนอย่างไร ผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้าจำเป็นต้องควบคุมคุณภาพสินค้าให้คงที่ตลอดเวลาและส่งไปให้ผู้บริโภคได้รับรู้ พฤติกรรมของผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการที่ดีที่สุด คือ ผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้าเป็นผู้ผลิตสินค้าเอง เนื่องจากผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้าสามารถควบคุมคุณภาพผลิตภัณฑ์นมโคกล่องยูเอชทีได้ตามความต้องการของผู้บริโภคทั่วไป และสอดคล้องตามมาตรฐานที่กฎหมายกำหนดนอกจากนี้ ผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้ายังมีทางเลือกที่จะจ้างผู้ผลิตสินค้าภายใต้เครื่องหมายการค้าตน ทำให้ผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้ามีสินค้าที่หลากหลายตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคเฉพาะได้ โดยจ่ายค่าตอบแทนให้แก่ผู้ผลิตสูงพอที่จะจูงใจให้ผู้ผลิตปฏิบัติตามเงื่อนไขที่ผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้ากำหนดในสัญญาจ้างทำของหรือสัญญาตัวการตัวแทน เพื่อให้สินค้าภายใต้เครื่องหมายการค้ามีคุณภาพคงที่ตามที่กำหนด ทำให้เครื่องหมายการค้าแทนข้อมูลคุณภาพของสินค้าได้ และบ่งชี้คุณภาพสินค้าที่แตกต่างจากคู่แข่งหรือเครื่องหมายการค้าอื่น  ๆ ดังนั้น การคุ้มครองเครื่องหมายการค้ามีส่วนช่วยสร้างความปลอดภัยในตลาดน้ำนมโคพร้อมดื่มบรรจุกล่องยูเอชที ในขณะเดียวกัน ผู้ทรงสิทธิก็สามารถประหยัดต้นทุนการผลิตได้ เนื่องจากการผลิตสินค้านี้ มีต้นทุนจมด้านเครื่องจักรสูง กฎหมายในการคุ้มครองเครื่องหมายการค้า คุ้มครองผู้บริโภค ความปลอดภัยอาหาร และนโยบายของรัฐ ตลอดจนกลไกตลาด มีส่วนช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างความปลอดภัยด้านอาหาร และส่งเสริมให้ผู้ทรงสิทธิเครื่องหมายการค้ามีแรงจูงใจในการควบคุมคุณภาพของสินค้า ซึ่งจะส่งผลต่อผู้บริโภคในการลดต้นทุนทางธุรกรรมในการหาข้อมูลคุณภาพของสินค้าลง
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/9sbdzc
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Product_Inventory_2016_Packaging_Types.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/btowy4
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_D3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/dbzyap
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ll3z7k
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H2b.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/nc8sr4
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_C.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/nhj7cg
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ogp7cr
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_B.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/rispxi
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_B.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/uie8vt
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H2a.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/cyzon6
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_H.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ichfuc
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_D2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/jkip7t
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_H.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/tmvps2
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_Data_Description_Sampling_Weighting.pdf

description: Sampling
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/tqjdgy
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Product_Inventory_2016_Ingredients.csv

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/vstxkc
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/whd0gk
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_Deidentification.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/wzwmjm
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G5.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/xoyjhz
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E2.tab

description: :unav
DOI: 10.14457/cu.the.2013.95
title: CYTOTOXICITY AGAINST CANCER CELLS OF THAI MEDICINAL RECIPES: TRIPHALA, BENJAKUL AND BENJALOKWICHIAN

description: Cytotoxic activity of three Thai medicinal plant recipes, Benjalokwichien, Benjakul and Triphala, Benjalokwichien recipe consists of Capparis micracantha, Tiliacora triandra, Harrisonia perforata, Tacca leontopetaloides and Ficus racemosa. Benjakul recipe consists of Piper retrofractum, Piper interruptum, Zingiber officinale, Plumbago indica and Piper sarmentosum. Triphala consists of Terminalia chebula, Terminalia bellerica and Phyllanthus emblica. Cytotoxicity effects of water and methanol extracts from all plants were studied with 5 types of cancer cells; colon cancer (SW620), lung cancer (Chago), breast cancer (BT474), gastric cancer (KATO-III) and liver cancer (Hep-G2). Methanol extract of Plumbago indica root was toxic to colon cancer cells and liver cancer cells with the lowest percent survival of cancer cells at 11.67  0.01 and 15.74  0.03 percent, respectively. Methanol extract of Zingiber officinale rhizome was toxic to lung cancer cells and gastric cancer cells with the lowest percent survival of cancer cells at 6.67  0.02 and 14.23  0.01 percent, respectively. Methanol extracts of Zingiber officinale rhizome and Plumbago indica root were toxic to breast cancer cells with the lowest percent survival of cancer cells at 27.30  0.00 percent. Methanol extract of Plumbago indica root was toxic to five cancer cells with the lowest percent cell survival. Therefore, it was very interesting to isolated compounds from methanol extracts of P. indica L. for anti-cancer activity test. It was separated to obtain 5 compounds; 5-hydroxy-2-methyl-1,4-naphthoquinone (plumbagin), 17-(5-Ethyl-6-methylheptan-2-yl)-10,13-dimethyl-2,3,4,7, 8, 9, 11, 12,14,15,16,17-dodecahydro-1H-cyclopenta[a] phenan thren-3-ol (beta sitosterol), 2,8-dihydroxy-3-methyl-1,4-naphthoquinone (droserone), (3R ,4R)-4,8-dihydroxy-3-methyl-3,4-dihydro-2H-naphthalen-1-one (isoshinanolone) and unknown 5. All of them showed strong cytotoxicity against cancer cell lines. unknown 5 showed strongest activity against BT474, Chago, SW620 and Hep-G2 cancer cell lines with IC50 0.13  0.07, 0.10  0.02, 0.11  0.09 and 0.10  0.02 µg/ml, respectively. Plumbagin showed strongest activity against KATO-III cancer cell line with IC50 0.0016  0.001 µg/ml less than IC50 of doxorubicin 475 times. The results indicated that compound extracted from roots of Plumbago indica L. may be developed to be human gastric carcinoma drug in the future.
DOI: 10.14457/cu.the.2013.99
title: LIPOXYGENASE INHIBITORY ACTIVITIES OF STILBENOIDS FROM ROOTS OF Dipterocarpus tuberculatus

description: In phytochemical investigation for lipoxygenase inhibitory activity from Thai medicinal plants in the family of Dipterocarpaceae, acetone crude extract from the roots of Dipterocarpus tuberculatus was selected for isolation, purification and structure elucidation. The chromatographic separation of this crude extract led to the isolation of four new oligostilbenoids, dipterostilbenes A-D (1-4) and two stilbenoid glycosides, dipterostilbenosides A and B (14-15), were isolated together with nine known stilbenoids, diptoindonesin E (5), vaticanol B (6), trans-resveratrol (7), trans-ε-(-)-viniferin (8), cis-ε-(-)-viniferin (9), pallidol (10), α-viniferin (11), gnetin H (12) and (-)-hopeaphenol (13). The structures and relative configuration were determined on the basis of spectroscopic data as well as comparison with the previous literature data. For the structure-activity relationship study, eleven stilbenes (16-26) from Gnetum macrostachyum and two stilbenes (27-28) from Shorea roxburghii were also selected for evaluation of sbLOX-1 inhibitory activity. The results of colorimetric sbLOX-1 screening assay showed that 1, 3, 21, 24, 25 and 26 were the most active oligostilbenes. It was also found that the inhibitory activities of stilbenoids from G. macrostachyum were enhanced by the increasing number of stilbenoid monomer. However, the potency of Shorea- and Dipterocarpus-derived stilbenoids correlated with the type of oligostilbenes. The enzyme kinetic study of the inhibitory mechanisms revealed that compounds 1 and 26 were uncompetitive inhibitors, compounds 3, 21 and 25 were non-competitive inhibitor, and compound 24 were a mixed-competitive inhibitor. The inhibitory activity of 1, 3, 21, 24, 25 and 26 was not resulted from the antioxidant property and iron redox interferences as demonstrated by DPPH and 13-HPOD scavenging assays, and UV spectrophotometric and circular dichroism spectroscopic studies. Thus, the inhibitory mechanisms of these active oligostilbenoids were resulted from the enzyme inhibition without iron redox interferences or alteration of the active enzyme structure.
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/0vxczu
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G4.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/c5zo6q
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_D1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/efc5ha
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/eje7g9
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G4.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ibksdb
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H2a.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ioj962
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G6.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/krza2s
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E4.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/puacir
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_I.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/rqpxm2
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Product_Inventory_2016_Product_Categories.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/wd2kbr
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/0jxfpt
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_DES_Questionnaire.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/bjgmwu
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_H.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/cyo1ba
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/eylea7
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_D1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/js39dc
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_CD.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/svb7tz
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_C2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/tqo7qa
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_Codebook.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/yuc0df
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_A.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/zqjbkq
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_A.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/bnieoj
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_D1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/cpbbj6
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E4.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/gytebk
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_D1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/iv0hfs
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/lklftj
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/pgc79j
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_Informed_Consent.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/trejj4
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Product_Inventory_2016_Manufacturing_City.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/u5qio6
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/xlfzdf
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H1.tab

description: :unav
DOI: 10.5281/zenodo.3233491
title: Data for mixed mode fracture test 1 (CARPIUC Benchmark)

description: The proposed benchmark consists in <strong>simulating crack propagation tests</strong> performed on mortar, with any type of adequate material model or numerical method. Two crack propagation tests are proposed, inspired to some extent by the well-known Nooru-Mohamed [1] tests. They present <strong>initiation, propagation, reorientation, link-up and branching</strong>. The goal is to compare your simulation results with the measured <strong>crack paths</strong> and <strong>force-displacement curves</strong>.

The input data consists in specimen geometry, experimentally determined material properties (Young modulus, tensile strength, compressive strength and fracture energy) and the <strong>measured boundary conditions</strong>.
DOI: 10.5281/zenodo.3233529
title: Galois realizable permutation groups satisfying (**)

description: The included csv file (final.csv, ; as delimiter) is a delimited text file that contains data on Galois number fields such that the Galois group satisfy property (**). For more information see our paper (J. Capco and C. Scheiderer). The file lists all the transitive permutation groups of even degree 5&lt;2d&lt;17 with a fixed-point-free involution (fpfi) up to action of the symmetric normalizer that satisfy (**). These involutions are always given as the product of transpositions of the form (1,2)(3,4)...(2d-1,2d) for the MAGMA generator of the group shown in the 6th column-entry of the file. This file shows that all transitive permutation group of even degree &gt; 5 up to degree 16 with a fixed-point-free involution that satisfy (**) is Galois realizable with a complex Galois number field so that the said involution is identified with the complex conjugation. The examples are given as polynomials whose splitting field correspond to these Galois number fields.

Readme.txt explains how to read the csv file.
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/18pg3k
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_A2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/26u3ex
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H2b.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/5tzuba
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_Codebook.tab

description: Codebook
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/dpyk9n
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_Deidentification.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/eqkvoa
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E5.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/pp7kb6
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_A2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/w8pxdj
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_K.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/wj6puf
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_C1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ynuyeu
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/7j25r7
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G5.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/c1dszq
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_Informed_Consent.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/cclcvr
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/o3xdw3
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_Data_Description_Sampling_Weighting.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ri27m9
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_A2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/urvizr
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_G.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/vjjy6j
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_K.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/xt4agk
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_B.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/z9vts9
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E3.tab

description: :unav
DOI: 10.5281/zenodo.3233515
title: Data used in paper "A comparative study of calibration methods for low-cost ozone sensors in IoT platforms"

description: Data used in paper "A comparative study of calibration methods for low-cost ozone sensors in IoT platforms", submitted for publication. The data consists of: (i) raw data from three nodes with four MICS 2614 metal-oxide ozone sensors deployed in Spain, summer 2017, and (ii) raw data of five alphasense OX-B431 and NO2-B43F electro-chemical sensors, four deployed in Italy and one in Austria, summers 2017 and 2018. Moreover, we have added the calibrated data using four machine learning methods: Multiple Linear Regression (MLR), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF) and Support Vector Regression (SVR).
DOI: 10.5281/zenodo.3233516
title: Data used in paper "A comparative study of calibration methods for low-cost ozone sensors in IoT platforms"

description: Data used in paper "A comparative study of calibration methods for low-cost ozone sensors in IoT platforms", submitted for publication. The data consists of: (i) raw data from three nodes with four MICS 2614 metal-oxide ozone sensors deployed in Spain, summer 2017, and (ii) raw data of five alphasense OX-B431 and NO2-B43F electro-chemical sensors, four deployed in Italy and one in Austria, summers 2017 and 2018. Moreover, we have added the calibrated data using four machine learning methods: Multiple Linear Regression (MLR), K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF) and Support Vector Regression (SVR).
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/4e8s8o
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G4.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/d04dnp
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G6.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/df4mrg
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_C1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/mr4lqu
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_F2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/puwvp9
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_CD.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/runv4l
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/xdgt1g
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_C1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/zt72sy
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_G.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ztglnc
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_A.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/4s9ba7
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G6.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/7ibkwx
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H2b.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/9pdpcy
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_I.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ide1uw
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_F1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/jcfll8
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E5.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/jypzq9
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_A.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/qfayf9
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_E.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/qshxgj
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Product_Inventory_2016_Manufacturing_Country.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/sfypzt
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_D2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/1hytqu
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_F1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/9pudjh
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_D2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/cdqsow
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_D3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/cyiadz
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_Arusha_Questionnaire.pdf

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/fwtcku
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Product_Inventory_2016_Inventory.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/krrb2a
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_H3.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/m3jeyb
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_A.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/ojkbr8
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_F2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/yxpe1v
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G1.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/6r7vzj
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_G2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/6xcxzl
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Miller_Survey_2016_SECTION_C2.tab

description: :unav
DOI: 10.7910/dvn/rl7lif/eat8hu
title: ASPIRESPROC_Tanzania_Retail_Survey_2016_SECTION_E1.tab

description: :unav