cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2021.374
title: ผลกระทบต่อความสัมพันธ์ของคุณภาพกำไรและผลตอบแทนของหลักทรัพย์จากการมีมาตราการผ่อนปรนชั่วคราวสำหรับทางเลือกเพิ่มเติมทางบัญชีเพื่อรองรับผลกระทบสถานการณ์ COVID-19: กรณีศึกษากลุ่มอุตสาหกรรมอุปโภคและบริโภคและกลุ่มอุตสาหกรรมบริการ

description: งานวิจัยนี้จัดทำขึ้นเพื่อศึกษาผลกระทบต่อความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพกำไรที่วัดโดยรายการคงค้างที่ขึ้นอยู่กับดุลพินิจผู้บริหาร(Discretionary Accruals) และอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ ในช่วงที่สภาวิชาชีพบัญชีอนุญาตให้ใช้มาตราการผ่อนปรนชั่วคราวสำหรับทางเลือกเพิ่มเติมทางบัญชีเพื่อรองรับผลกระทบสถานการณ์ Covid-19 โดยกลุ่มตัวอย่างคือ กลุ่มอุตสาหกรรมอุปโภคและบริโภคและกลุ่มอุตสาหกรรมบริการ ในปีงบการเงิน พ.ศ. 2562 และ พ.ศ. 2563 โดยใช้ The Extend Modified Jones Model สำหรับวัดคุณภาพกำไรจากรายการคงค้างที่ขึ้นอยู่กับดุลพินิจผู้บริหาร และวิเคราะห์ความสัมพันธ์ดังกล่าวด้วย สมการถดถอยพหุคูณ (Multiple Regression Method)ผลการศึกษาพบว่าในกลุ่มตัวอย่างปี พ.ศ. 2562 คุณภาพกำไรที่วัดโดยรายการคงค้างที่ขึ้นอยู่กับดุลพินิจผู้บริหาร(Discretionary Accruals) กับอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ ไม่มีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยยสำคัญทางสถิติ กล่าวคือเมื่อคุณภาพกำไรมีค่าสูงมากขึ้นหรือน้อยลงก็จะไม่ส่งผลต่ออัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ในปีดังกล่าว แต่ในกลุ่มตัวอย่างปี พ.ศ. 2563 ที่มีการอนุญาตให้ใช้มาตราการอนุญาตให้ใช้มาตราการผ่อนปรนชั่วคราวดังกล่าว พบว่ารายการคงค้างที่ขึ้นอยู่กับดุลพินิจผู้บริหาร(Discretionary Accruals) กับอัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์ มีความสัมพันธ์กันอย่างมีนัยยะสำคัญทางสถิติในเชิงลบ กล่าวคือหากรายการคงค้างที่ขึ่นอยู่กับดุลพินิจของผู้บริหารมีมากขึ้นหรือคุณภาพกำไรต่ำลง อัตราผลตอบแทนหลักทรัพย์จะน้อยลง
DOI: 10.14457/tu.the.2021.375
title: ผลกระทบของอัตราการเปลี่ยนแปลงค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญที่มีต่ออัตราการเปลี่ยนแปลงปริมาณเงินให้สินเชื่อของธนาคารพาณิชย์ในประเทศไทย

description: งานวิจัยฉบับนี้จัดขึ้นเพื่อศึกษาผลกระทบของอัตราการเปลี่ยนแปลงค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญที่มีต่ออัตราการเปลี่ยนแปลงปริมาณเงินให้สินเชื่อในงวดถัดไปของธนาคารพาณิชย์ที่จดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย ทำการศึกษาโดยใช้ข้อมูลรายไตรมาส ในช่วงไตรมาสที่ 1 ปี 2559 ถึง ไตรมาสที่ 2 ปี 2564 ด้วยการวิเคราะห์สถิติเชิงพรรณนา (Descriptive Statistics) การวิเคราะห์สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (Correlation) และการวิเคราะห์การถดถอยเชิงซ้อน (Multiple Linear Regression)ผลการศึกษาพบว่า อัตราการเปลี่ยนแปลงค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญไม่มีความสัมพันธ์กับอัตราการเปลี่ยนแปลงปริมาณเงินให้สินเชื่อในงวดถัดไปอย่างมีนัยสำคัญ กล่าวคือ เมื่อมีการเพิ่มขึ้นหรือลดลงของค่าเผื่อหนี้สงสัยจะสูญไม่ทำให้ปริมาณเงินให้สินเชื่อในงวดถัดไปเพิ่มขึ้นหรือลดลง สำหรับตัวแปรควบคุมอื่น 3 ตัวแปร คือ อัตราการเปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ อัตราการเปลี่ยนแปลงปริมาณเงินฝาก และอัตราส่วนเงินกองทุนทั้งหมดต่อสินทรัพย์เสี่ยง ไม่พบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับอัตราการเปลี่ยนแปลงปริมาณเงินให้สินเชื่อในงวดถัดไปเช่นกัน
DOI: 10.14457/tu.the.2021.376
title: ความสามารถของแบบจำลองในการอธิบายมูลค่าหลักทรัพย์: กรณีศึกษา กลุ่มธุรกิจเทคโนโลยีในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทย

description: การค้นคว้าอิสระฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาถึงความสัมพันธ์ของมูลค่าตามบัญชีต่อหุ้นและกำไรต่อหุ้นผ่านการประยุกต์ใช้แบบจำลอง Ohlson 1995 และกำไรคงเหลือผ่านแบบจำลองกำไรคงเหลือ ในการอธิบายราคาหลักทรัพย์รายไตรมาส ตั้งแต่ไตรมาส 1 ปี 2554 ถึง ไตรมาส 4 ปี 2558 ของบริษัทจดทะเบียนในตลาดหลักทรัพย์แห่งประเทศไทยในกลุ่มอุตสาหกรรมเทคโนโลยี รวมจำนวนกลุ่มตัวอย่างทั้งสิ้น 560 ค่าสังเกตผลการศึกษา พบว่า ข้อมูลทางบัญชี ได้แก่ มูลค่าตามบัญชีต่อหุ้น กำไรต่อหุ้น และกำไรคงเหลือมีความสัมพันธ์กับราคาหลักทรัพย์ ซึ่งจากการประยุกต์ใช้แบบจำลอง Ohlson 1995 และแบบจำลองกำไรคงเหลือ พบว่า แบบจำลองทั้งสองมีความสามารถในการอธิบายราคาหลักทรัพย์ และเมื่อเปรียบเทียบความสามารถในการอธิบายราคาหลักทรัพย์ พบว่า แบบจำลองกำไรคงเหลือมีความสามารถในการอธิบายราคาหลักทรัพย์ได้สูงกว่าการประยุกต์ใช้แบบจำลอง Ohlson 1995
DOI: 10.14457/tu.the.2021.377
title: The impact of industry effects towards the relationship between net operating assets and future stock returns

description: I study the impact of industry upon the relationship between Net Operating Assets (NOA) and future stock returns as previous literature often argued that NOA tends to have a negative relationship with a firm's future performance and its stock price. I argue that NOA’s components coming from industry and firm are both responsible for investor’s misperception over the implication of NOA and future stock returns, which they tend to overvalue stocks with high NOA while undervalue stocks with low NOA. From 445 Thai listed firms from 2014-2019, the result suggests that industry-common NOA has a negative relationship with future stock price while firm-specific NOA has a positive relationship with future stock returns.
DOI: 10.14457/tu.the.2021.379
title: แผนธุรกิจพัฒนารีสอร์ทบ้านชมทะเลที่หาดเจ้าหลาว จังหวัดจันทบุรี

description: ทางผู้จัดทำได้เล็งเห็นถึงทำเลที่ตั้งของรีสอร์ทบ้านชมทะเล ที่อยู่บริเวณหาดเจ้าหลาว ต.คลองขุด อ.ท่าใหม่ จ.จันทบุรี มีความน่าสนใจหลายด้าน ทั้งเป็นที่เงียบสงบเหมาะกับการพักผ่อน มีทิวทัศน์ที่สวยงาม ใกล้แหล่งจำหน่ายอาหารทะเลสดและสวนผลไม้สามารถหารับประทานได้ง่าย และกำลังได้รับผลจากการขยายตัวในกลุ่มเศรษฐกิจภาคตะวันออก (EEC) ซึ่งจากเม็ดเงินที่กระตุ้นเศรษฐกิจหลักก็จะกระจายมาในภาคการท่องเที่ยวด้วย ทำให้ในอนาคตธุรกิจท่องเที่ยวจะมีแนวโน้มการเติบโตที่ดี จึงมองว่าการขยายธุรกิจรีสอร์ทบริเวณนี้จะเป็นโอกาสพัฒนารีสอร์ทเดิมที่ก่อตั้งมานานกว่า 20 ปี ให้มีที่พักแบบมาตรฐานสากล และมีปริมาณมากขึ้นพร้อมรองรับนักท่องเที่ยวที่ขยายตัวมากขึ้นได้ โดยเฉพาะบริเวณหาดเจ้าหลาวที่มีจำนวนรีสอร์ทที่มีพื้นที่ติดทะเลอยู่อย่างจำกัด การจัดทำแผนธุรกิจครั้งนี้เป็นศึกษาแนวทางการดำเนินการในอนาคต โดยเน้นการสำรวจตลาดท่องเที่ยว พฤติกรรมลูกค้า ควบคู่ไปกับการศึกษาเทรนด้านการท่องเที่ยวอยู่ในปัจจุบันของคนไทยเป็นหลัก ไม่ว่าจะเป็นการปรับพฤติกรรมหลังจากเกิดภาวะการระบาดของไวรัสโควิด-19 การปรับตัวจากสภาวะโลกร้อน หรือลักษณะสังคมที่กำลังจะเปลี่ยนไปเป็นสังคมผู้สูงอายุ โดยเลือกศึกษาข้อมูลในช่วงระหว่าง ปี 2564–2565 เพื่อนำมาปรับเป็นกลยุทธ์ในการทำธุรกิจให้เหมาะสมจากการศึกษาภาพรวมของลูกค้าที่สนใจท่องเที่ยว ทะเลหาดเจ้าหลาว จังหวัดจันทบุรี โดยเก็บแบบสำรวจ การสัมภาษณ์ลูกค้าที่เคยใช้บริการ และการค้นคว้าจากข้อมูลวิจัยต่าง ๆ พบว่าลูกค้าส่วนใหญ่ที่มาพักในจันทบุรีเป็นลูกค้าคนไทย และในกลุ่มลูกค้าที่มาพักผ่อนที่รีสอร์ทบ้านชมทะเลส่วนมากเป็นชอบการพักผ่อนแบบครอบครัวใหญ่ อยู่ด้วยกันแบบใกล้ชิดในบ้านหลังใหญ่ ที่สามารถทำกิจกรรมร่วมกันได้ ได้แก่ ทำอาหารรับประทานเอง ร้องเพลง นั่งคุยสังสรรค์ และการสันทนาการอื่น ๆ การพัฒนารีสอร์ทบ้านชมทะเล เน้นไปที่การเพิ่มศักยภาพในรีสอร์ทสำหรับรับลูกค้ากลุ่มขนาด 2-15 คน สำหรับรองรับลูกค้ากลุ่มครอบครัวและวัยทำงาน และเพิ่มจุดแข็งด้านพื้นที่ใช้สอยในโครงการให้ได้เต็มประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ตั้งแต่การปรับปรุงอาคารเดิมให้มีฟังก์ชันการใช้งานส่วนกลางมากขึ้น การสร้างบ้านพักขนาดกลางสำหรับเข้าพักได้ 3-5 คนเพิ่ม เพื่อความยืดหยุ่นในการรอบรับลูกค้ากลุ่มครอบครัวและวัยทำงานที่มีแนวโน้มขนาดครอบครัวในอนาคตที่เล็กลง ซึ่งจะสามารถช่วยให้สามารถรองรับลูกค้าให้ได้มากขึ้นในช่วงเทศกาลและวันหยุดยาวต่าง ๆ ที่มีจำนวนบ้านพักไม่เพียงพอต่อความต้องการ นอกจากนี้ยังมีแผนการปรับพื้นที่ภูมิทัศน์รอบโครงการให้สวยงามมากยิ่งขึ้น โดยจัดให้มีลานกิจกรรมสำหรับจัดงานสันทนาการได้ครอบคลุมกับลูกค้าที่มาเข้าพัก และปรับภูมิทัศน์ของรีสอร์ท ด้วยการเพิ่มเพื่อที่สีเขียว โดยการพัฒนาโครงการนั้นจะคำนึงถึงการควบคุมงบประมาณให้เกิดความเหมาะสมร่วมด้วย เช่น การวางผังการก่อสร้างได้ในที่ดินของตนเองให้เกิดประโยชน์สูงสุด หรือการจัดจ้างพนักงานดูแลในจำนวนที่เหมาะสม เป็นต้น เมื่อนำมาวิเคราะห์ความคุ้มค่าของโครงการแล้ว มีความเป็นไปได้ทางการเงิน โดยโครงการพัฒนารีสอร์ทใช้เงินลงทุน จำนวน 15 ล้านบาท ด้วยการประมาณรายได้ของธุรกิจในเวลา 10 ปี ในสถานการณ์ปกติพบว่า ธุรกิจให้ผลลัพธ์ทางการเงินที่ดีใช้ระยะเวลาคืนทุน ประมาณ 4.74 ปี มีมูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV) เป็นบวก อยู่ที่ +14,733,892 มีอัตราผลตอบแทน (IRR) ร้อยละ 24.18 ซึ่งเป็นผลตอบแทนที่ดีคุ้มค่าและน่าสนใจที่จะลงทุน
DOI: 10.14457/tu.the.2021.380
title: แผนธุรกิจผลิตภัณฑ์เสริมอาหาร นิวเวย์ แพลนท์ โปรตีน

description: ในปัจจุบันสถานการณ์จาก Covid-19 ทำให้พฤติกรรมของผู้บริโภคเปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง และแน่นอนก็ไม่เว้นแม่แต่ธุรกิจอาหาร หรือ รูปแบบการเลือกรับประทาน ว่าสิ่งที่เราทานเข้านั้นปลอดภัยหรือไม่มีเชื้อโรค หรือ เป็นตัวกลางของโรคต่าง ๆ ได้ง่ายขึ้น นั่นเลยทำให้พฤติกรรมของผู้บริโภคในปัจจุบัน หันมาให้ความสนใจในสุขภาพมากขึ้น เห็นความสำคัญของสิ่งแวดล้อมมากขึ้น เลยทำให้กระแสการละเว้นการทานเนื้อสัตว์เป็นครั้งคราว หรือที่เราเรียกว่า “Flexitarian” หรือ การทานมังสวิรัติล้วน “Vegan” เกิดขึ้นและเติบโตอย่างต่อเนื่อง ทำให้ตลาด Plant Based Food (ผลิตภัณฑ์โปรตีนจากพืช) ในประเทศไทย โตเฉลี่ยปีละ 10 เปอร์เซ็นต์ (ซึ่งเป็นการเติบโตเฉลี่ยเท่ากับตลาดโลกที่ 10 เปอร์เซ็นต์ เช่นเดียวกัน) เป็นโอกาสของผู้ประกอบการ เพราะเป็นตลาดใหม่ และ ยังไม่มีเจ้าตลาดโดยแท้จริง และ ทุกคนเริ่มต้นพร้อม ๆ กัน พร้อมกับเทรนด์ตลาดที่มีการเติบโตอย่างต่อเนื่อง โดยคาดการณ์ว่าในปี 2567 จะมีมูลค่าตลาดถึง 4.5หมื่นล้านบาทเลยทีเดียวจากเหตุผลข้างต้น จึงเป็นที่มาของความคิดที่จะทำผลิตภัณฑ์ เพื่อรองรับการเทรนด์และการเติบโตของตลาด Plant Based Food ซึ่งเป็นที่มาของ “ผลิตภัณฑ์ นิวเวย์ แพลนท์ โปรตีน” NEW WAY PLANT PROTEIN เป็นโปรตีนพืชจากผัก 7 สี และ มัลติวิตามิน ครบที่จำเป็นต่อร่างกาย เพราะส่วนใหญ่ผลิตภัณฑ์โปรตีนจากพืช จะไม่มีวิตามินครบตามที่ร่างกายต้องการ ซึ่ง ณ ปัจจุบัน จากการสำรวจตลาด เราเป็นแบรนด์ที่มีส่วนผสมของวิตามินมากถึง 25 ชนิด ซึ่งมากที่สุดในตลาดปัจจุบัน ในราคาที่กลุ่มเป้าหมายสามารถทานต่อเนื่องได้ เพื่อการดูแลสุขภาพอย่างยั่งยืนในขั้นตอนการออกแบบรูปแบบของธุรกิจ ได้มีการศึกษาค้นคว้าและเก็บข้อมูล โดยรวบรวมจาก 2 แหล่งข้อมูล ได้แก่ ข้อมูลปฐมภูมิ (Primary Data) โดยเก็บข้อมูลจากกลุ่มเป้าหมายตัวอย่างกลุ่มคนที่รักสุขภาพและชอบออกกำลังกาย โดยวิธีสอบถามออนไลน์ (Online Questionnaire) และ วิธีสัมภาษณ์เชิงลึก (In-Depth Interview) และ ข้อมูลทุติยภูมิ (Secondary Data) โดยใช้เก็บข้อมูลรวบรวมจากงานวิจัยต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง จากหนังสือ บทความ และแหล่งข้อมูลทางอินเทอร์เน็ต เพื่อศึกษาความต้องการ การรับรู้ ทัศนคติ รวมถึงพฤติกรรมและแนวโน้มการตัดสินใจเลือกซื้อผลิตภัณฑ์ เพื่อใช้ประกอบการวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาดในการดำเนินธุรกิจ New Way Plant Protein เป็นผลิตภัณฑ์ใหม่ของแบรนด์ New Way ซึ่งอยู่ในวงการอาหารเสริมมากว่า 17 ปี ตั้งแต่ปี พ.ศ. 2548 โดยใช้เงินลงทุนตั้งต้นทั้งหมด 2,500,000 บาท มีสัดส่วนการลงทุนในส่วนของเจ้าของในสัดส่วนร้อยละ 100 จากการประมาณการรายได้ของธุรกิจในระยะเวลา 5 ปี พบว่า ธุรกิจจะมีผลลัพธ์ทางการเงินตรงตามความคาดหมาย คือใช้ระยะเวลาคืนทุนอยู่ที่ 1.77 ปี มีมูลค่าปัจจุบันสุทธิ (NPV) ของกิจการเท่ากับ +30,410,176.93 บาท มีอัตราผลตอบแทนภายใน (IRR) ของธุรกิจเท่ากับร้อยละ 15.176% จึงเท่ากับว่าธุรกิจมีความเป็นไปได้ที่จะให้ผลตอบแทนที่ดีจากการลงทุนในสัดส่วนที่กำหนด เหมาะสมคุ้มค่า และน่าสนใจที่จะลงทุน
DOI: 10.14457/tu.the.2021.381
title: Improving time series forecasting using deep learning

description: The dissertation’s primary goal is divided into two parts. The first part of the dissertation focuses on developing a time series model using the multiplicative decomposition approach to break down time-series data into trend-cycle-irregular and seasonality components. After that, Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX) is used to select the model that best captures the trend-cycle-irregular portion. The SARIMAX model’s trend-cycle-irregular element is then coupled with the seasonal index to provide a series of forecast values as a linear component model.To determine the residuals from the first part, the second part uses the first part as a linear component model. Deep learning, such as Artificial Neural Network (ANN) and Long Short-Term Memory (LSTM) as a nonlinear component model, represents the second half. Finally, we obtain a novel hybrid model with improved performance by utilizing deep learning as a linear additive combination model. The suggested forecasting approach is tested on six different types of actual monthly datasets, including the electricity consumption in provincial area of Thailand, the diesel consumption of Thailand, the temperature in Bangkok, Thailand, the USD/THB exchange rate, the SET index, and the JPY/THB exchange rate. We employed the four-performance metrics, namely, Mean Squared Error (MSE), Root Mean Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and Reduce Error Rate, to evaluate hybrid model prediction accuracy and to compare multiple models fitted to a time series (RER). We have provided the produced forecast diagram for each of the six datasets, which visually displays the similarity between the original and forecasted observations.The Experimental result shows that the new hybrid forecasting using decomposition with the SARIMAX model and LSTM (DEC-SARIMAX-LSTM) can perform well. The best hybrid model has a reduced average error rate for three months, 12 months, and 24 months lead time forecasting of 93.7404%, 92.5161%, and 90.2869%, respectively. In addition, the new hybrid forecasting model between the decomposition method with the SARIMAX model and LSTM (DEC-SARIMAX-LSTM) has the lowest average MAPE of 0.1450% for three months, 0.2339% for 12 months, and 0.3296% for 24 months lead time forecasting, respectively. The best forecasting model has been checked by using residual analysis. We conclude that the combined model is an effective way to improve more accurate forecasting than a single forecasting method.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16755682
title: Dataset -Experiment 1 and Experiment 2-

description: An available dataset consists of a total of 77 female participants in two experiments (<i>N</i> = 34 and 43 for Experiment 1 and 2, respectively).<br>Behavioral data includes accuracy and reaction time during the face classification tasks, attractiveness rating scores, and the self-assessment manikin (SAM) rating scores for the valence and arousal dimensions.<br>Event-related potential data includes mean amplitudes of the N170 (120-170 ms), P200 (200-230 ms), early posterior negativity (EPN, 240-280 ms), P300 (300-500 ms), and late positive potential (LPP, 500-1000 ms) components.<br>Datasets for Experiment 2 (i.e. experiment2_behavioral_data.csv and experiment2_erp_data.csv) have abbreviated headings. The following abbreviations have the following meaning:"smk" means Makeup × One’s own face condition."snm" means No makeup × One’s own face condition."omk" means Makeup × Another female’s face condition."onm" means No makeup × Another female’s face condition.<br>The data was collected in Shiseido Global Innovation Center under the approval of the ethical committee of the Shiseido Global Innovation Center.
DOI: 10.6084/m9.figshare.16755682.v2
title: Dataset -Experiment 1 and Experiment 2-

description: An available dataset consists of a total of 77 female participants in two experiments (<i>N</i> = 34 and 43 for Experiment 1 and 2, respectively).<br>Behavioral data includes accuracy and reaction time during the face classification tasks, attractiveness rating scores, and the self-assessment manikin (SAM) rating scores for the valence and arousal dimensions.<br>Event-related potential data includes mean amplitudes of the N170 (120-170 ms), P200 (200-230 ms), early posterior negativity (EPN, 240-280 ms), P300 (300-500 ms), and late positive potential (LPP, 500-1000 ms) components.<br>Datasets for Experiment 2 (i.e. experiment2_behavioral_data.csv and experiment2_erp_data.csv) have abbreviated headings. The following abbreviations have the following meaning:"smk" means Makeup × One’s own face condition."snm" means No makeup × One’s own face condition."omk" means Makeup × Another female’s face condition."onm" means No makeup × Another female’s face condition.<br>The data was collected in Shiseido Global Innovation Center under the approval of the ethical committee of the Shiseido Global Innovation Center.
DOI: 10.11577/1879206
title: Three-dimensional structure determination of gold nanotriangles in solution using X-ray free-electron laser single-particle analysis

description: Please check the README file for more information about the dataset.
DOI: 10.5281/zenodo.6954898
title: Supplementary Materials: Next Generation Computational Tools for the Modeling and Design of Particle Accelerators at Exascale

description: Supplementary materials (aka data artifact or data archive) for our NAPAC22 publication: "Next Generation Computational Tools for the Modeling and Design of Particle Accelerators at Exascale" (Paper ID: TUYE2). Work supported by the Exascale Computing Project (17-SC-20-SC), a joint project of the U.S. Department of Energy's Office of Science and National Nuclear Security Administration, responsible for delivering a capable exascale ecosystem, including software, applications, and hardware technology, to support the nation's exascale computing imperative. This work was supported by the Laboratory Directed Research and Development Program of Lawrence Berkeley National Laboratory under U.S. Department of Energy Contract No. DE-AC02-05CH11231.<br> This research used resources of the National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), a U.S. Department of Energy Office of Science User Facility located at Lawrence Berkeley National Laboratory, operated under Contract No. DE-AC02-05CH11231.
DOI: 10.5281/zenodo.6954897
title: Supplementary Materials: Next Generation Computational Tools for the Modeling and Design of Particle Accelerators at Exascale

description: Supplementary materials (aka data artifact or data archive) for our NAPAC22 publication: "Next Generation Computational Tools for the Modeling and Design of Particle Accelerators at Exascale" (Paper ID: TUYE2). Work supported by the Exascale Computing Project (17-SC-20-SC), a joint project of the U.S. Department of Energy's Office of Science and National Nuclear Security Administration, responsible for delivering a capable exascale ecosystem, including software, applications, and hardware technology, to support the nation's exascale computing imperative. This work was supported by the Laboratory Directed Research and Development Program of Lawrence Berkeley National Laboratory under U.S. Department of Energy Contract No. DE-AC02-05CH11231.<br> This research used resources of the National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), a U.S. Department of Energy Office of Science User Facility located at Lawrence Berkeley National Laboratory, operated under Contract No. DE-AC02-05CH11231.
DOI: 10.21233/9jvj-xf03
title: Kichikol Juniperus-forest 1 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Kichikol Juniperus-forest 1 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/7e6r-9w32
title: E. Coteau water chemistry dataset

description: Raw data for the E. Coteau water chemistry dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/kj18-jx32
title: Rogaguado site 1 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Rogaguado site 1 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/htng-jg87
title: Swiss Trap Z1 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Swiss Trap Z1 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/9m5g-x894
title: Piyas water chemistry dataset

description: Raw data for the Piyas water chemistry dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/nz1g-ne17
title: Schwarzsee pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Schwarzsee pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/9qag-1j58
title: Zuidlaarderveen pollen dataset

description: Raw data for the Zuidlaarderveen pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/fay2-7c14
title: Horseshoe Lake water chemistry dataset

description: Raw data for the Horseshoe Lake water chemistry dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/qyv3-eq31
title: Bedrijfsbos pollen dataset

description: Raw data for the Bedrijfsbos pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/4e3q-mn46
title: HU90-013-013 dinoflagellates dataset

description: Raw data for the HU90-013-013 dinoflagellates dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/6tng-z664
title: Kapp Lee Field Station SE 1 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Kapp Lee Field Station SE 1 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/h0mh-kb64
title: Ducalvo pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Ducalvo pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/rppc-xw05
title: Swiss Trap S1b pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Swiss Trap S1b pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/nkfh-vk42
title: E of Lagoa Seca pollen surface sample dataset

description: Raw data for the E of Lagoa Seca pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/gg28-v491
title: Malhada da Engenha pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Malhada da Engenha pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/tyna-1m42
title: Lake Vuolep Njakajaure pollen dataset

description: Raw data for the Lake Vuolep Njakajaure pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/a5cf-2y41
title: Little Hungry Lake water chemistry dataset

description: Raw data for the Little Hungry Lake water chemistry dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/efyv-zm39
title: Palm Terrace site 6 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Palm Terrace site 6 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/1jzc-1h42
title: Haskerveenpolder sluisput pollen dataset

description: Raw data for the Haskerveenpolder sluisput pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/g5gc-fe64
title: Doornspijk F7 pollen dataset

description: Raw data for the Doornspijk F7 pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/v6v7-cb67
title: Swiss Trap G07 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Swiss Trap G07 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/d011-dz85
title: Rosenbergdalen pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Rosenbergdalen pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/ymnr-rk41
title: Swiss Trap G14 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Swiss Trap G14 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/k8aj-6n60
title: Nishneye & Verkhneye Juglans forest 11 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Nishneye & Verkhneye Juglans forest 11 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/rv8r-ek40
title: Swiss Trap G14 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Swiss Trap G14 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/mt58-0858
title: Childs Bog diatom bottom sample dataset

description: Raw data for the Childs Bog diatom bottom sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/68je-k459
title: Fishing water chemistry dataset

description: Raw data for the Fishing water chemistry dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/g9ac-km42
title: Schwarzsee pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Schwarzsee pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/sxtd-6n34
title: Burgervlotbrug C pollen dataset

description: Raw data for the Burgervlotbrug C pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/0z2q-vs45
title: Dolerittneset N 1 pollen surface sample dataset

description: Raw data for the Dolerittneset N 1 pollen surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/d8af-6g40
title: Anderson Fen pollen dataset

description: Raw data for the Anderson Fen pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/g9g9-wf03
title: Richie diatom surface sample dataset

description: Raw data for the Richie diatom surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/0b4w-2b11
title: Swalmen pollen dataset

description: Raw data for the Swalmen pollen dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.
DOI: 10.21233/21c1-9j48
title: Round diatom surface sample dataset

description: Raw data for the Round diatom surface sample dataset obtained from the Neotoma Paleoecology Database.