cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.14457/tu.the.2020.1340
title: การศึกษาการเสื่อมสภาพของผิวฉนวนพอลิเมอร์จากการเร่งอายุการใช้งาน

description: ในปัจจุบันมีการนำลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์เข้ามาใช้ในระบบส่งจ่ายกำลังไฟฟ้ามากขึ้น แต่ยังมีข้อสงสัยเกี่ยวกับการใช้งานในพื้นที่สภาพอากาศร้อนชื้น อีกทั้งประเทศไทยยังมีงานวิจัยที่เกี่ยวข้องกับลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์ไม่มากนัก เพื่อเป็นการเพิ่มความรู้และข้อมูลอ้างอิงในด้านนี้ให้มากขึ้น การศึกษาการเสื่อมสภาพของผิวฉนวนลูกถ้วยพอลิเมอร์จึงถูกจัดทำขึ้น ผิวฉนวนถูกจำลองสภาพการเร่งอายุการใช้งานโดยการดีสชาร์จ ตามผิวที่ระยะเวลา 1, 2, 3 และ 4 วินาที และถูกฉายรังสีอัลตราไวโอเลตชนิด เอ ความเข้ม 1.54 วัตต์ต่อตารางเซนติเมตร ที่ระยะเวลา 8 และ 16 ชั่วโมง เทียบเท่าการได้รับรังสี อัลตราไวโอเลตชนิดเอจากแสงแดดของประเทศไทยเป็นระยะเวลาประมาณ 1 ปี และ 2 ปี ลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์ที่ใช้ทดสอบมาจากอุปกรณ์ที่ผลิตในประเทศไทย โดยทำการประเมินการเสื่อมสภาพของผิวฉนวนด้วยการวัดระดับความไม่ชอบน้ำและการตรวจสอบสภาพผิวฉนวน จากนั้นประเมินการนำลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์มาใช้ทดแทนลูกถ้วยฉนวนพอร์ซเลน เพื่อนำผลที่ได้มาใช้เป็นแนวทางในการปรับเปลี่ยนและวางแผนการขยายระบบไฟฟ้าจากผลการศึกษาพบว่าบริเวณผิวฉนวนถูกดีสชาร์จตามผิวเกิดความเสียหายที่มีลักษณะเป็นรอยสึกกร่อน ความกว้างและความลึกขึ้นอยู่กับระยะเวลาที่ฉนวนถูกดีสชาร์จ มีเพียงฉนวนที่ถูกดีสชาร์จตามผิวเป็นระยะเวลา 1 วินาทีเท่านั้นที่สามารถหยดน้ำบริเวณรอยที่เกิดจากการดีสชาร์จตามผิวได้ ระดับความไม่ชอบน้ำเปลี่ยนจากระดับที่ 1 เป็นระดับที่ 2 ส่วนที่ระยะเวลาอื่นๆ ไม่สามารถวัดระดับความไม่ชอบน้ำได้ เนื่องจากหยดน้ำไหลไปอยู่ด้านข้างรอยดังกล่าว ทำให้เกิดการรวมตัวของหยดน้ำเป็นแผ่นน้ำได้ง่าย การเร่งอายุการใช้งานด้วยรังสีอัลตราไวโอเลตชนิดเอไม่พบการเปลี่ยนแปลงบนผิวฉนวนที่ชัดเจน ลักษณะของผิวฉนวนยังคงเหมือนกับก่อนเร่งอายุการใช้งาน ค่ามุมสัมผัสของหยดน้ำที่วัดได้มีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย ระดับความไม่ชอบน้ำของผิวฉนวนยังคงอยู่ที่ระดับที่ 1 ดังนั้นรังสีอัลตราไวโอเลตชนิดเอ ไม่มีผลต่อลักษณะผิวฉนวนและคุณสมบัติความไม่ชอบน้ำของฉนวนพอลิเมอร์ การประเมินการนำลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์มาใช้ทดแทนลูกถ้วยฉนวนพอร์ซเลน ลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์นั้นมีน้ำหนักเบาและความยาวต่อหนึ่งชุดสั้นกว่าลูกถ้วยฉนวนพอร์ซเลนในทุกมลภาวะติดตั้ง การติดตั้งและการขนส่งลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์จึงทำได้ง่ายกว่า เมื่อนำไปติดตั้งบนเสาไฟฟ้าเดิมของการไฟฟ้าจะทำให้ระยะห่างระหว่างสายไฟฟ้าเฟสล่างสุดกับพื้นดินเพิ่มขึ้น ส่งผลให้มีระยะปลอดภัยต่อสิ่งมีชีวิตหรือสิ่งปลูกสร้างมากขึ้น ค่าโมเมนต์ดัดรวมของเสาไฟฟ้าที่ใช้ลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์มีค่าน้อยกว่าจึงมีความมั่นคงแข็งแรงมากกว่าเสาไฟฟ้าที่ใช้ลูกถ้วยฉนวนพอร์ซเลน นอกจากนี้ราคาของชุดลูกถ้วยฉนวนพอร์ซเลนมีราคาสูงกว่าชุดลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์ที่ทุกระดับมลภาวะติดตั้ง ดังนั้นการใช้ลูกถ้วยฉนวนพอลิเมอร์ช่วยลดงบประมาณในการก่อสร้างระบบสายส่งต่อระยะทางได้มากขึ้น
DOI: 10.14457/tu.the.2021.668
title: กลอคูตู: ระบบตรวจวัดลานสายตาด้วยเทคโนโลยีจำลองโลกเสมือน

description: โรคต้อหินเป็นโรคทางจักษุที่มีความสำคัญเป็นอย่างมากและเป็นสาเหตุของการสูญเสียการมองเห็นอย่างถาวรรองจากโรคต้อกระจก ในระยะแรกผู้ป่วยมักจะไม่รู้สึกตัวจนกระทั่งเริ่มสูญเสียการมองเห็นไปบางส่วนแล้ว นอกจากนี้ปัญหาการคาดแคลนจักษุแพทย์ในประเทศไทยและการกระจุกตัวของจักษุแพทย์ในพื้นที่จังหวัดกรุงเทพมหานครหรือเมืองใหญ่ในต่างจังหวัด ส่งผลให้ผู้ป่วยไม่ได้รับการรักษาและตรวจคัดกรองอย่างทันท่วงที ด้วยเหตุนี้ ผู้วิจัยจึงพัฒนาชุดทดสอบกลอคูตู (GlauCUTU) ซึ่งเป็นอุปกรณ์ทดสอบลานสายตาที่ใช้เทคโนโลยีจำลองโลกเสมือน (Virtual Reality:VR) สำหรับคัดกรองโรคต้อหิน โดยอาศัยหลักการเพิ่มขึ้นของค่าความไวแสง (light sensitivity) ของจุดทดสอบร่วมกับระยะเวลาจนกระทั้งรับรู้ (Time Until Perceived: TUP) เพื่อตรวจหาความผิดปกติทางการมองเห็น ซึ่งแตกต่างจากอุปกรณ์วิเคราะห์ลานสายตาฮัมฟรีย์ (Humphrey Field Analyzer: HFA) ที่ใช้วิธีการแบ่งขอบ (bracketing method) ซึ่งเป็นวิธีมาตรฐานทางคลินิก อย่างไรก็ตามเนื่องจากวิธีการทดสอบที่แตกต่างกันทำให้ไม่สามารถเปรียบเทียบผลการทดสอบระหว่าง GlauCUTU และ HFA อย่างตรงไปตรงมาได้ ผู้วิจัยจึงพัฒนาขั้นตอนวิธีสำหรับทำนายค่าความไวพื้นที่การมองเห็นสำหรับอุปกรณ์ GlauCUTU โดยใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ด้วยการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (machine learning: ML) และการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning: DL) ในงานวิจัยชิ้นนี้รับอาสาสมัคร 4 ประเภท ได้แก่ อาสาสมัครกลุ่มควบคุม กลุ่มที่เป็นต้อหินระยะแรก กลุ่มที่เป็นต้อหินระดับปานกลาง และกลุ่มที่เป็นต้อหินระดับรุนแรง ผลการทดสอบเปรียบเทียบพหุคูณ (multiple comparison) โดยใช้ความแปรปรวนสองทาง (two-way analysis of variance: two-way ANOVA) ของค่าดัชนีลานสายตา (Visual Field Index: VFI) ที่คำนวณจากความไวแสงพบว่าไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติระหว่างผลการแปลงค่าความไวพื้นที่การมองเห็นด้วยการเรียนรู้ด้วยเครื่อง (GlauCUTU-ML) และ HFA (p=0.073) ในขณะที่การแปลงค่าความไวพื้นที่การมองเห็นด้วยการเรียนรู้เชิงลึก (GlauCUTU-DL) พบความแตกต่างในกลุ่มต้อหินระยะรุ่นแรง (p&lt;0.05) นอกจากนี้ค่าความไวแสงบนลานสายตาระหว่างอุปกรณ์ GlauCUTU-ML, GlauCUTU-DL และ HFA ยังมีความคล้ายคลึงกัน โดยมีความเห็นตรงกันระหว่างจักษุแพทย์อย่างน้อย 2 ใน 3 เสียงเฉลี่ยเท่ากับร้อยละ 83 จากผลลัพธ์ที่กล่าวมาข้างต้นแสดงให้เห็นว่า อุปกรณ์ GlauCUTU สามารถใช้ในการคัดกรองโรคต้อหินที่มีผลลัพธ์ทัดเทียมกับอุปกรณ์มาตรฐาน HFA โดยที่มีราคาต้นทุนที่ต่ำกว่าและสามารถพกพาได้ นอกจากนี้ยังสามารถผลิตสำหรับจำหน่ายภายในประเทศไทยเพื่อช่วยลดความสูญเสียทางเศรษฐศาสตร์สำหรับประเทศได้อย่างมีนัยสำคัญ
DOI: 10.14457/tu.the.2021.669
title: การออกแบบโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการจำแนกโรคกล้วยไม้

description: โรคกล้วยไม้เป็นปัญหาใหญ่สำหรับการปลูกกล้วยไม้ โดยวิธีปกติในการตรวจสอบโรคกล้วยไม้ คือ การใช้ผู้เชี่ยวชาญ โดยการดูด้วยตาเปล่า ซึ่งทำใช้เวลาในการตรวจสอบ และอาจจะเกิดความผิดพลาดจากการตรวจสอบได้ วิทยานิพนธ์นี้จึงนำเสนอการศึกษาและการออกแบบระบบสำหรับจำแนกโรคกล้วยไม้ โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ประเภทการเรียนรู้เชิงลึก โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและออกแบบโครงการเรียนรู้เชิงลึก และเพื่อลดจำนวนพารามิเตอร์ของโครงสร้างการเรียนรู้เชิงลึก โดยในวิทยานิพนธ์นี้จำแนกใบกล้วยไม้ทั้งหมด 4 ประเภท คือ โรคแอนแทรคโนส โรคใบจุด โรคใบปื้นเหลือง และใบปกติ ทำได้โดยการการเก็บตัวอย่างภาพถ่ายของใบกล้วยไม้ที่ถูกระบุว่าเป็นโรคโดยผู้เชี่ยวชาญ 3 ท่าน จากนั้นนำไปฝึกฝนระบบการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้ออกแบบและปรับค่าพารามิเตอร์ให้เหมาะสม โดยใช้ภาษา Python และKeras ซึ่งเป็น deep-learning library จากการทดสอบประสิทธิภาพของระบบพบว่ามีความถูกต้องและความแม่นยำสูงถึงร้อยละ 97.44 ซึ่งระบบที่ออกแบบมีความเรียบง่าย โดยเมื่อเทียบกับ pre-trained model พบว่าระบบที่ออกแบบมีพารามิเตอร์น้อยกว่าถึง 9.4 เท่า และ ใช้เวลาในการประมวลผลน้อยกว่า 4.5 เท่า ในขณะที่ประสิทธิภาพเทียบเท่ากัน
DOI: 10.14457/tu.the.2021.670
title: การพัฒนาโปรแกรมวิเคราะห์มุมสัมผัสหยดน้ำโดยวิธีการประมวลผลภาพเพื่อประเมินระดับความไม่ชอบน้ำของผิวฉนวนไฟฟ้า

description: การการเสื่อมสภาพของผิวฉนวนไฟฟ้าเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่มีผลต่อการใช้งานอุปกรณ์ไฟฟ้าต่างๆ การเสื่อมสภาพของผิวฉนวนไฟฟ้านั้นเกิดได้หลายสาเหตุไม่ว่าจะเป็นการสะสมของสิ่งเปรอะเปื้อนหรือเสื่อมสภาพไปตามอายุการใช้งาน ต้องมีการเช็คสภาพของฉนวนอุปกรณ์ไฟฟ้า สามารถสังเกตได้ง่ายจากผิวฉนวน วิธีการวัดมุมสัมผัสที่ผิวฉนวนเป็นวิธีหนึ่งที่สามารถใช้ในการประเมินการเสื่อมสภาพของผิวฉนวนซึ่ง จะหยดน้ำลงบนผิวฉนวนแล้ววัดมุมสัมผัสระหว่างหยดน้ำกับผิวฉนวนออกมา โดยใช้การประเมินระดับความไม่ชอบน้ำของผิวฉนวนมาช่วยในการวิเคราะห์เพื่อแบ่งระดับการเสื่อมสภาพของผิวฉนวนใช้การแบ่งช่วงของมุมสัมผัสหยดน้ำมาบ่งบอกระดับ งานวิจัยนี้ได้ออกแบบอุปกรณ์และพัฒนาโปรแกรมวิเคราะห์มุมสัมผัสหยดน้ำเพื่อประเมินระดับความไม่ชอบน้ำบนพื้นผิวฉนวนที่มีลักษณะพื้นผิวราบเอียงและโค้งงอ รวมถึงออกแบบโปรแกรมเป็นแบบอัตโนมัติเพื่อให้สะดวกต่อการใช้งาน แบ่งการทดสอบออกเป็นสามรูปแบบคือ การทดสอบวัดมุมสัมผัสหยดน้ำบนผิวฉนวนไฟฟ้าที่มีลักษณะพื้นผิวราบเอียงมีระดับความไม่ชอบน้ำระดับ 1 การทดสอบวัดมุมสัมผัสหยดน้ำบนผิวฉนวนไฟฟ้าที่มีลักษณะพื้นผิวราบเอียงมีระดับความไม่ชอบน้ำระดับ 2 และการทดสอบวัดมุมสัมผัสหยดน้ำบนผิวฉนวนไฟฟ้าที่มีลักษณะพื้นผิวโค้งงอ ทำการทดสอบวัดมุมสัมผัสหยดน้ำโดยใช้ระบบอัตโนมัติในการประมวลผลภาพและหยดน้ำกลั่นสำหรับทดสอบบนผิวฉนวน โดยการทดสอบในแต่ละรูปแบบจะใช้ผิวฉนวนไฟฟ้าทดสอบรูปแบบละ 20 ตัวอย่าง ใช้น้ำกลั่นแบตเตอรี่สำหรับหยดแล้ววัดมุมสัมผัสหยดน้ำของผิวฉนวนไฟฟ้า และทำการทดสอบวัดมุมสัมผัสหยดน้ำบนผิวฉนวนไฟฟ้าตัวอย่าง 3 ครั้ง ต่อ 1 ตัวอย่าง เพื่อหาค่าเฉลี่ยของมุมสัมผัสหยดน้ำที่วัดได้และนำผลการทดสอบเทียบกับผลที่ได้จากโปรแกรม ImageJ จากผลการศึกษาชี้ให้เห็นว่าโปรแกรมที่ออกแบบสามารถวัดมุมได้ใกล้เคียงกันและมีความแตกต่างของค่ามุมสัมผัสหยดน้ำที่นำมาเปรียบเทียบกันนั้นไม่แตกต่างกันมาก รวมทั้งประเมินระดับความไม่ชอบน้ำของผิวฉนวนไฟฟ้าได้อย่างถูกต้อง
DOI: 10.14457/nida.the.2018.3
title: Human resource management practices for employee engagement to enhance organizational citizenship behavior in five-star hotels in Thailand
DOI: 10.14457/nida.the.2018.4
title: A model of logistics management for health tourism in Thai traditional medicine promoting hospitals in Thailand
DOI: 10.14457/nida.the.2019.1
title: Development, success and potentiality development of tourism social enterprises in Thailand
DOI: 10.14457/nida.the.2015.3
title: ความรับผิดของบุคคลที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการละเมิดลิขสิทธิ์ผ่านการใช้ BitTorrent Protocol
DOI: 10.14457/nida.the.2015.4
title: ปัญหาทางกฎหมายเกี่ยวกับการป้องกันและปราบปรามการฟอกเงินโดยใช้ระบบบิทคอยน์
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2bn1nq
title: CCDC 2164223: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Yoichi Habata, Yuka Matsumoto, Hiroki Horita, Mari Ikeda, Shunsuke Kuwahara|2022|J.Org.Chem.|87|12434|doi:10.1021/acs.joc.2c01188
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2bpy66
title: CCDC 2166038: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Bing Liu|2022|CSD Communication|||
description: Related Article: Wei-Ni Miao, Bing Liu, Hong Li, Shu-Jin Zheng, Huan Jiao, Ling Xu|2022|Inorg.Chem.|61|14322|doi:10.1021/acs.inorgchem.2c02025
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc22h9fb
title: CCDC 1921331: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Tomoyuki Mochida, Yi Qiu, Ryo Sumitani, Hironori Kimata, Yoshitomo Furushima|2022|Inorg.Chem.|61|14368|doi:10.1021/acs.inorgchem.2c02147
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.5517/ccdc.csd.cc2b6t3h
title: CCDC 2151496: Experimental Crystal Structure Determination

description: Related Article: Jettiboina Suryachandram, Ravula Nagaraju, J. N. Behera, Koya Prabhakara Rao|2022|Inorg.Chem.|61|14344|doi:10.1021/acs.inorgchem.2c02072
description: An entry from the Cambridge Structural Database, the world’s repository for small molecule crystal structures. The entry contains experimental data from a crystal diffraction study. The deposited dataset for this entry is freely available from the CCDC and typically includes 3D coordinates, cell parameters, space group, experimental conditions and quality measures.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21205262
title: AZIMUTHAL ANISOTROPY MODEL

description: First column: Latitude; Second column: Longitude; Third column: Depth; Fourth column: Isotropic S-wave velocity; Fifth column: Azimuth; Sixth column: Amplitude
DOI: 10.6084/m9.figshare.21205262.v2
title: AZIMUTHAL ANISOTROPY MODEL

description: First column: Latitude; Second column: Longitude; Third column: Depth; Fourth column: Isotropic S-wave velocity; Fifth column: Azimuth; Sixth column: Amplitude
DOI: 10.6084/m9.figshare.21205262.v1
title: AZIMUTHAL ANISOTROPY MODEL

description: First column: Latitude; Second column: Longitude; Third column: Depth; Fourth column: Isotropic S-wave velocity; Fifth column: Azimuth; Sixth column: Amplitude
DOI: 10.6084/m9.figshare.21202097.v3
title: GWAS result for number of teats trait

description: postGS result of Duroc, Landrace and Yorkshire Annotation result of Duroc, Landrcace and Yorkshire
DOI: 10.17632/4d6tj5snkd.1
title: Expression through Hands_PSL

description: The collected dataset used in this research with a mobile device OPPO A76 having dual Cameras: 13MP, f/2.2 and LED flash. The selection of the gestures is based on the basic seven expressions of sad, happy, neutral, disgust, scared, angry, and surprise. Here to elaborate on the seven basic expressions through hand we have selected seven adjectives from Pakistan Sign Language, which are expressed as follows: disgust feeling is expressed by a bad adjective, the neutral feeling is expressed by the best adjective, the happy feeling is elaborated by glad as an adjective, the sad feeling is associated to the sad adjective, just like scared expression is associated with the scared adjective, the further the stiff adjective expresses the further angry feeling surprise expression has the same surprise adjective in PSL to portray action.
DOI: 10.17632/4d6tj5snkd.2
title: Expression through Hands_PSL

description: The collected dataset used in this research with a mobile device OPPO A76 having dual Cameras: 13MP, f/2.2 and LED flash. The selection of the gestures is based on the basic seven expressions of sad, happy, neutral, disgust, scared, angry, and surprise. Here to elaborate on the seven basic expressions through hand we have selected seven adjectives from Pakistan Sign Language, which are expressed as follows: disgust feeling is expressed by a bad adjective, the neutral feeling is expressed by the best adjective, the happy feeling is elaborated by glad as an adjective, the sad feeling is associated to the sad adjective, just like scared expression is associated with the scared adjective, the further the stiff adjective expresses the further angry feeling surprise expression has the same surprise adjective in PSL to portray action. 
Cite Following:

Javaid, Sameena, et al. "Interpretation of Expressions through Hand Signs Using Deep Learning Techniques." International Journal of Innovations in Science & Technology (2022).
DOI: 10.17632/4d6tj5snkd.3
title: Expression through Hands_PSL

description: Cite following:

Citation | Sameena Javaid, Safdar Rizvi, Muhammad Talha Ubaid, Abdou Darboe, Shakir.
Mahmood. Mayo “Interpretation of Expressions through Hand Signs Using Deep Learning
Techniques,” International Journal of Innovations in Science and Technology, vol. 4, no. 2, pp. 596–611, 2022.

The collected dataset used in this research with a mobile device OPPO A76 having dual Cameras: 13MP, f/2.2 and LED flash. The selection of the gestures is based on the basic seven expressions of sad, happy, neutral, disgust, scared, angry, and surprise. Here to elaborate on the seven basic expressions through hand we have selected seven adjectives from Pakistan Sign Language, which are expressed as follows: disgust feeling is expressed by a bad adjective, the neutral feeling is expressed by the best adjective, the happy feeling is elaborated by glad as an adjective, the sad feeling is associated to the sad adjective, just like scared expression is associated with the scared adjective, the further the stiff adjective expresses the further angry feeling surprise expression has the same surprise adjective in PSL to portray action.
DOI: 10.17632/ngv538r68c.1
title: Attitude Changes Following Brief Opioid Overdose Video Education

description: Complete raw data
DOI: 10.17632/ngv538r68c.2
title:  Attitude Changes Following Brief Opioid Overdose Video Education: A Pilot Study

description: Complete raw data
DOI: 10.17632/ngv538r68c.3
title:  Attitude Changes Following Brief Opioid Overdose Video Education: A Pilot Study

description: Complete dataset
Supplementary materials: Artwork, Video Concept Outline, Transcript & mov
DOI: 10.6084/m9.figshare.21205304
title: Supplementary material (data & R script) for the CIEES 2022 manuscript authored by B Stoyanovski, T Iliev, R Cesarec, R Filjar

description: A single ZIP file contains 119 Android smartphone sensors trajectory observations on the path in the city centre of Krapina, Croatia, as well as the R script for data aggregation, trajectory formation, analysis, and machine learning-based prediction model development, for the CIEES 2022 Conference manuscript. Trajectory observations were taken using AndroSensors smartphone application (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fivasim.androsensor&hl=en_US&gl=US), which collects obseravtion on the move and stores them into a CSV file. Content depends on the available smartphone sensors. Data sets supplied consist of observations of the following variables: ACCELEROMETER X (m/s²) ACCELEROMETER Y (m/s²) ACCELEROMETER Z (m/s²) GRAVITY X (m/s²) GRAVITY Y (m/s²) GRAVITY Z (m/s²) LINEAR ACCELERATION X (m/s²) LINEAR ACCELERATION Y (m/s²) LINEAR ACCELERATION Z (m/s²) GYROSCOPE X (rad/s) GYROSCOPE Y (rad/s) GYROSCOPE Z (rad/s) LIGHT (lux) MAGNETIC FIELD X (μT) MAGNETIC FIELD Y (μT) MAGNETIC FIELD Z (μT) ORIENTATION Z (azimuth °) ORIENTATION X (pitch °) ORIENTATION Y (roll °) PROXIMITY (i) ATMOSPHERIC PRESSURE (hPa) SOUND LEVEL (dB) LOCATION Latitude : LOCATION Longitude : LOCATION Altitude ( m) LOCATION Altitude-google ( m) LOCATION Altitude-atmospheric pressure ( m) LOCATION Speed ( Kmh) LOCATION Accuracy ( m) LOCATION ORIENTATION (°) Satellites in range Time since start in ms YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS <br> The analysis and prediction model R script is developed by authors in the R environment for statistical computing (https://www.r-project.org/), using additional R libraries: trajr (https://cran.r-project.org/web/packages/trajr/index.html) and caret (https://topepo.github.io/caret/), among the others.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21205304.v1
title: Supplementary material (data & R script) for the CIEES 2022 manuscript authored by B Stoyanovski, T Iliev, R Cesarec, R Filjar

description: A single ZIP file contains 119 Android smartphone sensors trajectory observations on the path in the city centre of Krapina, Croatia, as well as the R script for data aggregation, trajectory formation, analysis, and machine learning-based prediction model development, for the CIEES 2022 Conference manuscript. Trajectory observations were taken using AndroSensors smartphone application (https://play.google.com/store/apps/details?id=com.fivasim.androsensor&hl=en_US&gl=US), which collects obseravtion on the move and stores them into a CSV file. Content depends on the available smartphone sensors. Data sets supplied consist of observations of the following variables: ACCELEROMETER X (m/s²) ACCELEROMETER Y (m/s²) ACCELEROMETER Z (m/s²) GRAVITY X (m/s²) GRAVITY Y (m/s²) GRAVITY Z (m/s²) LINEAR ACCELERATION X (m/s²) LINEAR ACCELERATION Y (m/s²) LINEAR ACCELERATION Z (m/s²) GYROSCOPE X (rad/s) GYROSCOPE Y (rad/s) GYROSCOPE Z (rad/s) LIGHT (lux) MAGNETIC FIELD X (μT) MAGNETIC FIELD Y (μT) MAGNETIC FIELD Z (μT) ORIENTATION Z (azimuth °) ORIENTATION X (pitch °) ORIENTATION Y (roll °) PROXIMITY (i) ATMOSPHERIC PRESSURE (hPa) SOUND LEVEL (dB) LOCATION Latitude : LOCATION Longitude : LOCATION Altitude ( m) LOCATION Altitude-google ( m) LOCATION Altitude-atmospheric pressure ( m) LOCATION Speed ( Kmh) LOCATION Accuracy ( m) LOCATION ORIENTATION (°) Satellites in range Time since start in ms YYYY-MO-DD HH-MI-SS_SSS <br> The analysis and prediction model R script is developed by authors in the R environment for statistical computing (https://www.r-project.org/), using additional R libraries: trajr (https://cran.r-project.org/web/packages/trajr/index.html) and caret (https://topepo.github.io/caret/), among the others.
DOI: 10.17632/2d5kyk3vgc.1
title: Morphometry Dataset

description: Map Packages of the morphometry data used in the study
DOI: 10.17632/2d5kyk3vgc.2
title:  Relative Uplift Rates along the Vigan-Aggao Fault in Ilocos Norte, Philippines Evaluated Through Morphometric Analysis: Dataset

description: Map Packages of the morphometry data used in the study
DOI: 10.6084/m9.figshare.20066363
title: hormones acne

description: the data of Effect of sex hormones on auricle acne induced by propionibacterium acnes in rats
DOI: 10.6084/m9.figshare.20066363.v2
title: hormones acne

description: the data of Effect of sex hormones on auricle acne induced by propionibacterium acnes in rats
DOI: 10.6084/m9.figshare.21202097.v4
title: GWAS result for number of teats trait

description: This data set includes SNP genotyping and phenotypes in Duroc, Landrace and Yorkshire
DOI: 10.5445/ir/1000150839
title: Surfaced and suspended plastic: Cup_PP_05_V1 (videos)
DOI: 10.6084/m9.figshare.20484390.v2
title: LK93 genome

description: The nuclear and mitochondrial genomes of <em>Bipolaris sorokiniana</em> strain LK93, a fungal pathogen causing wheat root rot
DOI: 10.6084/m9.figshare.21202097
title: GWAS result for number of teats trait

description: This data set includes SNP genotyping and phenotypes in Duroc, Landrace and Yorkshire
DOI: 10.6084/m9.figshare.21202097.v5
title: GWAS result for number of teats trait

description: This data set includes SNP genotyping and phenotypes in Duroc, Landrace and Yorkshire
DOI: 10.6084/m9.figshare.21205448
title: Gene annotation and host list

description: Lists of gene annotation
DOI: 10.6084/m9.figshare.21205448.v1
title: Gene annotation and host list

description: Lists of gene annotation
DOI: 10.5281/zenodo.7108752
title: Flow cytometry gating 2D: x (SangerP2)

description: Processed data set.
DOI: 10.5281/zenodo.7108751
title: Flow cytometry gating 2D: x (SangerP2)

description: Processed data set.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21202280
title: Lab data qPCR 2017-2018

description: These data are belonged to AG Röszer, University of Ulm in Germany. They served as backup and records.
DOI: 10.6084/m9.figshare.21202280.v1
title: Lab data qPCR 2017-2018

description: These data are belonged to AG Röszer, University of Ulm in Germany. They served as backup and records.
DOI: 10.25442/hku.20970355
title: Supporting data for ''Transition Metal-Catalyzed Functionalization, Anti-Markovnikov Oxidation and Difluorination. And Spectroscopic Characterization of Reactive Iron(IV)-oxo Corrole Intermediate''

description: File 1 is the supporting data for ''Iron (III)-Porphyrin-Triflate-Catalyzed Anti-Markovnikov Oxidation of Aliphatic Di- and Tri-Substituted Alkenes''. NMR data for substrates and products, as well as X-ray data for Fe-catalyst are included. <br> File 2 is the supporting data for ''Characterization and Reactivity Study of Fe(IV)-oxo Corrole Cation Radical Species''. NMR, IR, UV, EPR and HR ESI-MS data for characterization of the reactive Fe-oxo intermediate and mechanistic studies are included. <br> File 3 is the supporting data for ''Pd-Catalyzed 1,2-Di-fluorination and Di-functionalization of Unactivated Aliphatic Multi-Substituted Alkenes''. NMR data for substrates and products are included.
DOI: 10.25442/hku.20970355.v1
title: Supporting data for ''Transition Metal-Catalyzed Functionalization, Anti-Markovnikov Oxidation and Difluorination. And Spectroscopic Characterization of Reactive Iron(IV)-oxo Corrole Intermediate''

description: File 1 is the supporting data for ''Iron (III)-Porphyrin-Triflate-Catalyzed Anti-Markovnikov Oxidation of Aliphatic Di- and Tri-Substituted Alkenes''. NMR data for substrates and products, as well as X-ray data for Fe-catalyst are included. <br> File 2 is the supporting data for ''Characterization and Reactivity Study of Fe(IV)-oxo Corrole Cation Radical Species''. NMR, IR, UV, EPR and HR ESI-MS data for characterization of the reactive Fe-oxo intermediate and mechanistic studies are included. <br> File 3 is the supporting data for ''Pd-Catalyzed 1,2-Di-fluorination and Di-functionalization of Unactivated Aliphatic Multi-Substituted Alkenes''. NMR data for substrates and products are included.