cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.6084/m9.figshare.25436047
title: Article Data

description: The package contains 14 categories of class typical dictionaries, class typical feature vector, class typical feature vector DF value and Sort the words by weight value in descending order.This paper proposes an Average Term frequency-Document frequency-Wavelet analysis (ATF-DF-WA) algorithm for text classification. The algorithm leverages the inherent characteristics of big data text samples, which are furnished with pre-existing category labels. It employs wavelet analysis on these samples and subsequently performs classification through waveform similarity computation. The algorithm is structured into two distinct stages. The first stage is the typical feature extraction stage. Before text classification, the ATF-DF text category feature extraction algorithm is initially proposed drawing upon statistical principles of big data. The ATF-DF algorithm is employed for the extraction of features from multi-category large-scale textual data, utilizing the existing category labels to derive class-specific feature vectors. These vectors are subsequently transformed into waveforms, and the wavelet analysis is employed to derive the class typical feature layer waveform. The second stage is the text classification stage. Based on the class's typical feature vector, the feature vector for the sample to be classified is derived. Subsequently, wavelet analysis (WA) is conducted to extract the waveform from the feature layer. Text classification is accomplished by quantifying the similarity between the obtained waveform and the waveform of the class's characteristic feature layer. The ATF-DF-WA algorithm leverages the statistical advantages inherent in big data and effectively employs wavelet analysis tools, thus offering distinctive benefits. Experimental outcomes indicate that, in comparison with conventional text classification algorithms, the ATF-DF-WA algorithm precisely extracts class-representative feature vectors from diverse text types. This precision is attributed to the application of wavelet analysis and waveform similarity computations, which substantially enhance the accuracy, recall rate, and F1 score of text classification.
DOI: 10.6084/m9.figshare.25436047.v1
title: Article Data

description: The package contains 14 categories of class typical dictionaries, class typical feature vector, class typical feature vector DF value and Sort the words by weight value in descending order.This paper proposes an Average Term frequency-Document frequency-Wavelet analysis (ATF-DF-WA) algorithm for text classification. The algorithm leverages the inherent characteristics of big data text samples, which are furnished with pre-existing category labels. It employs wavelet analysis on these samples and subsequently performs classification through waveform similarity computation. The algorithm is structured into two distinct stages. The first stage is the typical feature extraction stage. Before text classification, the ATF-DF text category feature extraction algorithm is initially proposed drawing upon statistical principles of big data. The ATF-DF algorithm is employed for the extraction of features from multi-category large-scale textual data, utilizing the existing category labels to derive class-specific feature vectors. These vectors are subsequently transformed into waveforms, and the wavelet analysis is employed to derive the class typical feature layer waveform. The second stage is the text classification stage. Based on the class's typical feature vector, the feature vector for the sample to be classified is derived. Subsequently, wavelet analysis (WA) is conducted to extract the waveform from the feature layer. Text classification is accomplished by quantifying the similarity between the obtained waveform and the waveform of the class's characteristic feature layer. The ATF-DF-WA algorithm leverages the statistical advantages inherent in big data and effectively employs wavelet analysis tools, thus offering distinctive benefits. Experimental outcomes indicate that, in comparison with conventional text classification algorithms, the ATF-DF-WA algorithm precisely extracts class-representative feature vectors from diverse text types. This precision is attributed to the application of wavelet analysis and waveform similarity computations, which substantially enhance the accuracy, recall rate, and F1 score of text classification.
DOI: 10.14473/csda/swanto/ibowd6
title: TI_CSDA00155.pdf

description: Technická informace CSDA00155
DOI: 10.14473/csda/swanto/0wl8qb
title: D_CSDA00155.pdf

description: Dotazník CSDA00155
DOI: 10.14473/csda/swanto/n7yphd
title: Data_MSL_volby 2012_1.tab

description: Data CSDA00155
DOI: 10.14473/csda/swanto
title: Krajské volby 2012 - Moravskoslezský kraj

description: STEM/MARK a SC&C zajistily pro Českou televizi regionální reprezentativní výzkum, který proběhl v září 2012. Dotázáno bylo celkem 1 032 respondentů. V případě jakýchkoliv dotazů týkajících se dat nebo poptávek po specifických analýzách je třeba se obracet na Českou televizi, oddělení VPA. Pouze Česká televize je oprávněna poskytovat dodatečné informace k datům. V případě zájmu o dodatečné analýzy od ČT a agentur SC&C a STEM/MARK bude práce zpoplatněna dle aktuálního ceníku služeb. Česká televize jako deponent dat, ani SC & C spol. s r.o. nebo STEM/MARK, a.s. jako realizátoři výzkumu, nenesou žádnou zodpovědnost za případné škody či ztráty způsobené uživateli nebo třetím osobám v souvislosti s využíváním dat. Česká televize přizvala ke spolupráci dvě renomované výzkumné agentury - SC&C a STEM/MARK - s prokazatelnými zkušenostmi z výzkumů daného typu. Obě společnosti poskytují výrazně nadstandardní kontrolu provedených rozhovorů, disponují dostatečně širokou a strukturovanou sítí zkušených tazatelů a jsou schopny zajistit extenzivní dohled nad jejich prací. Klíčoví představitelé obou výzkumných společností jsou členy mezinárodní organizace ESOMAR, a z tohoto titulu jsou povinni dbát ve svých agenturách na dodržování odborných standardů a maximální kvalitu odváděné práce. Předvolební výzkumy byly realizovány vždy těsně před vysíláním Otázek Václava Moravce z příslušného kraje, a to v průběhu šesti dnů předcházejících vysílání. V každém kraji je dotazován reprezentativní vzorek dospělé populace, a to minimálně o velikosti 1000 respondentů, přičemž každá z výzkumných agentur realizuje minimálně 500 rozhovorů. Respondenti jsou do vzorku vybíráni na základě kvót na pohlaví, věk, vzdělání, velikosti místa bydliště a okres. Jedná se tedy o kvótní výběr. Data byla v rámci předvolebních průzkumů sbírána metodou osobních rozhovorů - kombinací metod CAPI (Computer-Assisted-Personal-Interview), tedy záznamu odpovědí do předem naprogramovaného dotazníku v PC a PAPI (Paper-and-Pencil-Interview), kdy jsou odpovědi respondenta zaznamenávány do vytištěného dotazníku. Každý tazatel může realizovat v příslušném kraji maximálně 20 rozhovorů.
DOI: 10.14473/csda/swanto/4yjhgu
title: OM_CSDA00150-162.pdf

description: Ostatní materiály CSDA00150-162
DOI: 10.21227/ee7s-2t62
title: video super-resolution quality assessment database (VSR-QAD)-6

description: Video super-resolution (SR) has important real world applications such as enhancing viewing experiences of legacy low-resolution videos on high resolution display devices. However, there are no visual quality assessment (VQA) models specifically designed for evaluating SR videos while such models are crucially important both for advancing video SR algorithms and for viewing quality assurance. Therefore, we establish a super-resolution video quality assessment database （VSR-QAD） for implementing super-resolution video quality assessment. Our VSR-QAD consists of 120 high quality high resolution reference videos. These videos were first spatially down-scaled by a factor of x2, x4, and x8, and then super-resolved back to their original resolutions by 10 representative SR algorithms to obtain 2,400 SR videos. Psychovisual experiments were carried out to acquire subjective quality labels for these SR videos. 190 subjects spending a total of approximately 400 hours to carry out both absolute rating and relative rating experiments. After aligning these relative and absolute scores and removing outliers, 2,260 SR videos are labeled with mean opinion scores (MOSs).
DOI: 10.14473/csda/hzeyhq/hatd5u
title: Data_OL_volby 2012_1.tab

description: Data CSDA00156
DOI: 10.14473/csda/hzeyhq/oi5m9p
title: OM_CSDA00150-162.pdf

description: Ostatní materiály CSDA00150-162
DOI: 10.14473/csda/hzeyhq/ch8a5l
title: D_CSDA00156.pdf

description: Dotazník CSDA00156
DOI: 10.14473/csda/hzeyhq
title: Krajské volby 2012 - Olomoucký kraj

description: STEM/MARK a SC&C zajistily pro Českou televizi regionální reprezentativní výzkum, který proběhl v září 2012. Dotázáno bylo celkem 1 032 respondentů. V případě jakýchkoliv dotazů týkajících se dat nebo poptávek po specifických analýzách je třeba se obracet na Českou televizi, oddělení VPA. Pouze Česká televize je oprávněna poskytovat dodatečné informace k datům. V případě zájmu o dodatečné analýzy od ČT a agentur SC&C a STEM/MARK bude práce zpoplatněna dle aktuálního ceníku služeb. Česká televize jako deponent dat, ani SC & C spol. s r.o. nebo STEM/MARK, a.s. jako realizátoři výzkumu, nenesou žádnou zodpovědnost za případné škody či ztráty způsobené uživateli nebo třetím osobám v souvislosti s využíváním dat. Česká televize přizvala ke spolupráci dvě renomované výzkumné agentury - SC&C a STEM/MARK - s prokazatelnými zkušenostmi z výzkumů daného typu. Obě společnosti poskytují výrazně nadstandardní kontrolu provedených rozhovorů, disponují dostatečně širokou a strukturovanou sítí zkušených tazatelů a jsou schopny zajistit extenzivní dohled nad jejich prací. Klíčoví představitelé obou výzkumných společností jsou členy mezinárodní organizace ESOMAR, a z tohoto titulu jsou povinni dbát ve svých agenturách na dodržování odborných standardů a maximální kvalitu odváděné práce. Předvolební výzkumy byly realizovány vždy těsně před vysíláním Otázek Václava Moravce z příslušného kraje, a to v průběhu šesti dnů předcházejících vysílání. V každém kraji je dotazován reprezentativní vzorek dospělé populace, a to minimálně o velikosti 1000 respondentů, přičemž každá z výzkumných agentur realizuje minimálně 500 rozhovorů. Respondenti jsou do vzorku vybíráni na základě kvót na pohlaví, věk, vzdělání, velikosti místa bydliště a okres. Jedná se tedy o kvótní výběr. Data byla v rámci předvolebních průzkumů sbírána metodou osobních rozhovorů - kombinací metod CAPI (Computer-Assisted-Personal-Interview), tedy záznamu odpovědí do předem naprogramovaného dotazníku v PC a PAPI (Paper-and-Pencil-Interview), kdy jsou odpovědi respondenta zaznamenávány do vytištěného dotazníku. Každý tazatel může realizovat v příslušném kraji maximálně 20 rozhovorů.
DOI: 10.14473/csda/hzeyhq/rxqtxw
title: TI_CSDA00156.pdf

description: Technická informace CSDA00156
DOI: 10.2908/tran_sf_roadse
title: Persons killed in road accidents by sex
title: Strassenverkehrstote nach Geschlecht
title: Personnes tuées dans des accidents de la route, par sexe
DOI: 10.2908/tran_sf_roadag
title: Personnes tuées dans des accidents de la route, par âge
title: Strassenverkehrstote nach Alter
title: Persons killed in road accidents by age
DOI: 10.14473/csda/jo9nzg/w2p4p9
title: D_CSDA00157.pdf

description: Dotazník CSDA00157
DOI: 10.14473/csda/jo9nzg/wlwytg
title: OM_CSDA00150-162.pdf

description: Ostatní materiály CSDA00150-162
DOI: 10.14473/csda/jo9nzg/vbqtyu
title: Data_PARD_volby 2012_1.tab

description: Data CSDA00157
DOI: 10.14473/csda/jo9nzg
title: Krajské volby 2012 - Pardubický kraj

description: STEM/MARK a SC&C zajistily pro Českou televizi regionální reprezentativní výzkum, který proběhl v září 2012. Dotázáno bylo celkem 1 032 respondentů. V případě jakýchkoliv dotazů týkajících se dat nebo poptávek po specifických analýzách je třeba se obracet na Českou televizi, oddělení VPA. Pouze Česká televize je oprávněna poskytovat dodatečné informace k datům. V případě zájmu o dodatečné analýzy od ČT a agentur SC&C a STEM/MARK bude práce zpoplatněna dle aktuálního ceníku služeb. Česká televize jako deponent dat, ani SC & C spol. s r.o. nebo STEM/MARK, a.s. jako realizátoři výzkumu, nenesou žádnou zodpovědnost za případné škody či ztráty způsobené uživateli nebo třetím osobám v souvislosti s využíváním dat. Česká televize přizvala ke spolupráci dvě renomované výzkumné agentury - SC&C a STEM/MARK - s prokazatelnými zkušenostmi z výzkumů daného typu. Obě společnosti poskytují výrazně nadstandardní kontrolu provedených rozhovorů, disponují dostatečně širokou a strukturovanou sítí zkušených tazatelů a jsou schopny zajistit extenzivní dohled nad jejich prací. Klíčoví představitelé obou výzkumných společností jsou členy mezinárodní organizace ESOMAR, a z tohoto titulu jsou povinni dbát ve svých agenturách na dodržování odborných standardů a maximální kvalitu odváděné práce. Předvolební výzkumy byly realizovány vždy těsně před vysíláním Otázek Václava Moravce z příslušného kraje, a to v průběhu šesti dnů předcházejících vysílání. V každém kraji je dotazován reprezentativní vzorek dospělé populace, a to minimálně o velikosti 1000 respondentů, přičemž každá z výzkumných agentur realizuje minimálně 500 rozhovorů. Respondenti jsou do vzorku vybíráni na základě kvót na pohlaví, věk, vzdělání, velikosti místa bydliště a okres. Jedná se tedy o kvótní výběr. Data byla v rámci předvolebních průzkumů sbírána metodou osobních rozhovorů - kombinací metod CAPI (Computer-Assisted-Personal-Interview), tedy záznamu odpovědí do předem naprogramovaného dotazníku v PC a PAPI (Paper-and-Pencil-Interview), kdy jsou odpovědi respondenta zaznamenávány do vytištěného dotazníku. Každý tazatel může realizovat v příslušném kraji maximálně 20 rozhovorů.
DOI: 10.14473/csda/jo9nzg/sofncc
title: TI_CSDA00157.pdf

description: Technická informace CSDA00157
DOI: 10.6084/m9.figshare.25395514
title: Data and code for "Genetically correlated leaf tensile and morphological traits are driven by<b> </b>growing season length in a widespread perennial grass"

description: Leaf tensile resistance, a leaf’s ability to withstand pulling forces, is an important determinant of plant ecological strategies. One potential driver of leaf tensile resistance is growing season length. When growing seasons are long, strong leaves—which often require more time and resources to construct than weak leaves—may be more advantageous than when growing seasons are short. Growing season length and other ecological conditions may also impact the morphological traits that underlie leaf tensile resistance. To understand variation in leaf tensile resistance, we measured size-dependent leaf strength and size-independent leaf toughness in diverse genotypes of the widespread perennial grass <i>Panicum virgatum</i> (switchgrass) in a common garden. We then used quantitative genetic approaches to estimate the heritability of leaf tensile resistance and whether there were genetic correlations between leaf tensile resistance and other morphological traits.
DOI: 10.3886/e199087v1
title: California Violence Experiences Survey (CalVEX) 2023

description: The California Violence Experiences Survey (CalVEX) offers insight into experiences of physical violence (inclusive of gun violence), sexual violence (including harassment and assault), and intimate partner violence among California adults. It also summarizes experiences of discrimination, mental health outcomes, and protective and risk factors for violence. The sample includes 3,560 adult (age 18+) state resident respondents surveyed from March to May 2023.
description: A probability weight variable, WEIGHT, has been included and must be used in any analysis.
description: Response Rates: Weighted AAPOR RR3 Recruitment rate: 20.6%Weighted Household retention rate: 79.9%Survey completion rate: 32.9%Weighted AAPOR RR3 cumulative response rate: 5.4%
description: The sample was primarily generated from a general population sample of California adults aged 18 and older selected from NORC’s AmeriSpeak Panel, the most representative online probability panel available in the U.S. The AmeriSpeak panel sample was additionally supplemented with respondents from the Dynata and Lucid nonprobability online opt-in panels. TrueNorth statistical calibration was conducted by NORC to combine these probability and nonprobability samples.
description: Adult (18+) noninstitutionalized population of California participating in a NORC probability- or non-probability panel.
description: web-based survey; Online survey
DOI: 10.3886/e199088
title: Louisiana Violence Experiences Survey (LaVEX) 2023

description: The Louisiana Violence Experiences Survey (LaVEX) offers insight into experiences of physical violence (inclusive of gun violence), sexual violence (including harassment and assault), and intimate partner violence among Louisiana adults. It also summarizes experiences of discrimination, mental health outcomes, and protective and risk factors for violence. The sample includes 1,081 adult (age 18+) state resident respondents surveyed from May to June 2023.
description: A probability weight variable, WEIGHT, has been included and must be used in any analysis.
description: Response Rates: Weighted AAPOR RR3 Recruitment rate: 20.7%Weighted Household retention rate: 79.9%Survey completion rate: 20.6%Weighted AAPOR RR3 cumulative response rate: 3.4%
description: The sample was primarily generated from a general population sample of Louisiana adults aged 18 and older selected from NORC’s AmeriSpeak Panel, the most representative online probability panel available in the U.S. The AmeriSpeak panel sample was additionally supplemented with respondents from the Dynata and Lucid nonprobability online opt-in panels. TrueNorth statistical calibration was conducted by NORC to combine these probability and nonprobability samples.<br>
description: Adult (18+) noninstitutionalized population of Louisiana participating in a NORC probability- or non-probability panel.
description: web-based survey; Online survey
DOI: 10.3886/e199088v1
title: Louisiana Violence Experiences Survey (LaVEX) 2023

description: The Louisiana Violence Experiences Survey (LaVEX) offers insight into experiences of physical violence (inclusive of gun violence), sexual violence (including harassment and assault), and intimate partner violence among Louisiana adults. It also summarizes experiences of discrimination, mental health outcomes, and protective and risk factors for violence. The sample includes 1,081 adult (age 18+) state resident respondents surveyed from May to June 2023.
description: A probability weight variable, WEIGHT, has been included and must be used in any analysis.
description: Response Rates: Weighted AAPOR RR3 Recruitment rate: 20.7%Weighted Household retention rate: 79.9%Survey completion rate: 20.6%Weighted AAPOR RR3 cumulative response rate: 3.4%
description: The sample was primarily generated from a general population sample of Louisiana adults aged 18 and older selected from NORC’s AmeriSpeak Panel, the most representative online probability panel available in the U.S. The AmeriSpeak panel sample was additionally supplemented with respondents from the Dynata and Lucid nonprobability online opt-in panels. TrueNorth statistical calibration was conducted by NORC to combine these probability and nonprobability samples.<br>
description: Adult (18+) noninstitutionalized population of Louisiana participating in a NORC probability- or non-probability panel.
description: web-based survey; Online survey
DOI: 10.14473/csda/kyzc1n/l4zi3k
title: Data_PLZ_volby 2012_1.tab

description: Data CSDA00158
DOI: 10.14473/csda/kyzc1n/ildkyi
title: TI_CSDA00158.pdf

description: Technická informace CSDA00158
DOI: 10.14473/csda/kyzc1n/2cpcse
title: D_CSDA00158.pdf

description: Dotazník CSDA00158
DOI: 10.14473/csda/kyzc1n
title: Krajské volby 2012 - Plzeňský kraj

description: STEM/MARK a SC&C zajistily pro Českou televizi regionální reprezentativní výzkum, který proběhl v září 2012. Dotázáno bylo celkem 1 032 respondentů. V případě jakýchkoliv dotazů týkajících se dat nebo poptávek po specifických analýzách je třeba se obracet na Českou televizi, oddělení VPA. Pouze Česká televize je oprávněna poskytovat dodatečné informace k datům. V případě zájmu o dodatečné analýzy od ČT a agentur SC&C a STEM/MARK bude práce zpoplatněna dle aktuálního ceníku služeb. Česká televize jako deponent dat, ani SC & C spol. s r.o. nebo STEM/MARK, a.s. jako realizátoři výzkumu, nenesou žádnou zodpovědnost za případné škody či ztráty způsobené uživateli nebo třetím osobám v souvislosti s využíváním dat. Česká televize přizvala ke spolupráci dvě renomované výzkumné agentury - SC&C a STEM/MARK - s prokazatelnými zkušenostmi z výzkumů daného typu. Obě společnosti poskytují výrazně nadstandardní kontrolu provedených rozhovorů, disponují dostatečně širokou a strukturovanou sítí zkušených tazatelů a jsou schopny zajistit extenzivní dohled nad jejich prací. Klíčoví představitelé obou výzkumných společností jsou členy mezinárodní organizace ESOMAR, a z tohoto titulu jsou povinni dbát ve svých agenturách na dodržování odborných standardů a maximální kvalitu odváděné práce. Předvolební výzkumy byly realizovány vždy těsně před vysíláním Otázek Václava Moravce z příslušného kraje, a to v průběhu šesti dnů předcházejících vysílání. V každém kraji je dotazován reprezentativní vzorek dospělé populace, a to minimálně o velikosti 1000 respondentů, přičemž každá z výzkumných agentur realizuje minimálně 500 rozhovorů. Respondenti jsou do vzorku vybíráni na základě kvót na pohlaví, věk, vzdělání, velikosti místa bydliště a okres. Jedná se tedy o kvótní výběr. Data byla v rámci předvolebních průzkumů sbírána metodou osobních rozhovorů - kombinací metod CAPI (Computer-Assisted-Personal-Interview), tedy záznamu odpovědí do předem naprogramovaného dotazníku v PC a PAPI (Paper-and-Pencil-Interview), kdy jsou odpovědi respondenta zaznamenávány do vytištěného dotazníku. Každý tazatel může realizovat v příslušném kraji maximálně 20 rozhovorů.
DOI: 10.14473/csda/kyzc1n/7mmsge
title: OM_CSDA00150-162.pdf

description: Ostatní materiály CSDA00150-162
DOI: 10.5281/zenodo.10370473
title: OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods

description: Optical coherence tomography (OCT) is a non-invasive imaging technique that has extensive clinical applications in ophthalmology. OCT enables the visualization of the retinal layers, playing a vital role in the early detection and monitoring of retinal diseases. OCT uses the principle of light wave interference to create detailed images of the retinal microstructures, making it a valuable tool for diagnosing ocular conditions. Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods (OCTDL) comprising over 1600 high-resolution OCT images labeled according to disease group and retinal pathology.

 

The dataset consists of the following categories and images:

- Age-Related Macular Degeneration - 885 images;

- Diabetic Macular Edema - 143 images;

- Epiretinal Membrane- 133 images;

- Normal - 284 images;

- Retinal Artery Occlusion - 22 images;

- Retinal Vein Occlusion - 93 images;

- Vitreomacular Interface Disease - 58 images.

 

This dataset is published to provide researchers and developers with access to a large set of labeled images, which contributes to the development and improvement of algorithms for the automatic processing and analysis of OCT images for early diagnosis and monitoring of eye diseases. The dataset will be updated periodically.

 

For more information and details about the dataset see: https://arxiv.org/abs/2312.08255

@misc{kulyabin2023octdl,      title={OCTDL: Optical Coherence Tomography Dataset for Image-Based Deep Learning Methods},       author={Mikhail Kulyabin and Aleksei Zhdanov and Anastasia Nikiforova and Andrey Stepichev and Anna Kuznetsova and Mikhail Ronkin and Vasilii Borisov and Alexander Bogachev and Sergey Korotkich and Paul A Constable and Andreas Maier},      year={2023},      eprint={2312.08255},      archivePrefix={arXiv},      primaryClass={eess.IV}}
DOI: 10.14473/csda/inongl/6kyaxs
title: D_CSDA00159.pdf

description: Dotazník CSDA00159