cometadata/datacite-titles-descriptions-related-identifiers huggingface dataset:
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1918/5/21#page-2
title: Kurier für Niederbayern: Landshuter Tag- und Anzeigenblatt; unabhängige Tageszeitung für Heimat und Volk

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1918/5/8#article-976469da55f99486e5329862c2426776
title: Vermischtes.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1918/5/8#page-2
title: Vermischtes.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1918/7/6#article-4a248a217e03864118f7d4f9ed1e9020
title: Ein U-Kreuzer im Gefecht mit einem französischen Truppentransportdampfer.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1918/7/6#article-85f5b37bddacb9119f5937048443549a
title: um 50 Pfg. verkauft werden wollten. Nachdem der Höchstpreis für das Pfund 50 Pfg. beträgt, wurde ...

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1915/10/28#article-5d41666575f4ead230b9f2421428fa25
title: Die Türkei im Kriege.

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1915/10/28#article-f4072270d00aca2e2bbd390858bdea42
title: "Sie müssen schnell mit mir komimien, Herr Gerd, und dann — ja — dann müssen Sie wohl schnell an ...

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1915/11/26#article-cdc7d84ac2f0e4f5f39b9b821b4fd645
title: Bekanntmachung.

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1915/12/2#page-2
title: Bekanntmachung.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/1/28#page-4
title: Literarisches.

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/10/31#article-07342ac8af06b9b23c06ca326f789dab
title: Bekanntmachung.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/10/31#article-ae8f978635538d933be1cca08fd4b4eb
title: Inserate.

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/11/29#page-5
title: Bekanntmachung.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/11/4#article-e869342eec2a9723095c06c74743bb1a
title: Allerlei.

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/11/6#article-61b5c84db0da4bf3d6ef288ff278815a
title: nicht geräumter Ortschaften unserer Chamt pagnesront Non Reims her, antworteten wir gestern mit F...

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/11/6#article-9e0f8c353094d1c4fba353e34d3dd0e7
title: Winkel nicht verraten wird. Wenigstens einige Wochen möchte ich mich! in dem Bewußtsein der Siche...

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/12/1#page-1
title: Bekanntmachung.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/12/1#page-4
title: Bekanntmachung.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/12/4#article-553fc35d3610011766ab7c3a1a4176c3
title: Der Luftkrieg.

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DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/3/21#article-dbdf8e26a32fb853987abcae3a970c16
title: Literarisches.

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.15475/dhz/kfn/1916/3/23#article-2ea829b55899f24d2169229a0e387009
title: sie ihren Angstellten und Arbeitern Darlehen zur Verfügung stellten, welche diese zeichnen sonnte...

description: Das Vorhaben 'Digitalisierung historischer Zeitungen', in dessen Rahmen diese Daten generiert wurden, ist Teil des Projektes 'Deutsch-tschechisches Digital Humanities Labor zur grenzübergreifenden historischen Forschung' (2014-2015) der Universität Passau und der Südböhmischen Universität Budweis (CZ). Die gescannten Zeitungsbände wurden von der Bayerischen Staatsbibliothek München zur Verfügung gestellt.
DOI: 10.17632/zdn9pd9wcf.5
title: Data for: Gas-phase oxidation of NO at high pressure relevant to sour gas compression purification process for oxy-fuel combustion flue gas

description: Attached include document for calculating kinetic parameters based on different mechanisms.
DOI: 10.5281/zenodo.2678090
title: Wminus + up to 9 jets parton level events at 14 TeV in HDF5

description: Wminus + up to 9 jets parton level events at 14 TeV

Merging scale is at 20 GeV.

This data was used in FERMILAB-PUB-19-192-T
DOI: 10.5281/zenodo.2678091
title: Wminus + up to 9 jets parton level events at 14 TeV in HDF5

description: Wminus + up to 9 jets parton level events at 14 TeV

Merging scale is at 20 GeV.

This data was used in FERMILAB-PUB-19-192-T
DOI: 10.5281/zenodo.2678054
title: Wplus + up to 9 jets parton level events at 14 TeV in HDF5

description: Wplus + up to 9 jets partonic events at 14TeV

Merging scale is at 20 GeV.

This data was used in FERMILAB-PUB-19-192-T
DOI: 10.5281/zenodo.2678055
title: Wplus + up to 9 jets parton level events at 14 TeV in HDF5

description: Wplus + up to 9 jets partonic events at 14TeV

Merging scale is at 20 GeV.

This data was used in FERMILAB-PUB-19-192-T
DOI: 10.5281/zenodo.2678038
title: Z + up to 9 jets parton level events at 14 TeV in HDF5

description: Z + up to 9 jets at 14 TeV parton level events in HDF5 file format.

Merging scale is at 20 GeV.

This data was used in FERMILAB-PUB-19-192-T
DOI: 10.5281/zenodo.2678039
title: Z + up to 9 jets parton level events at 14 TeV in HDF5

description: Z + up to 9 jets at 14 TeV parton level events in HDF5 file format.

Merging scale is at 20 GeV.

This data was used in FERMILAB-PUB-19-192-T
DOI: 10.5281/zenodo.2687387
title: Cone-Beam X-Ray CT Data Collection Designed for Machine Learning: Samples 17-24

description: This upload contains samples 17 - 24 from the data collection described in Henri Der Sarkissian, Felix Lucka, Maureen van Eijnatten, Giulia Colacicco, Sophia Bethany Coban, Kees Joost Batenburg, "A Cone-Beam X-Ray CT Data Collection Designed for Machine Learning", <em>Sci Data</em> <strong>6, </strong>215 (2019). https://doi.org/10.1038/s41597-019-0235-y or arXiv:1905.04787 (2019) Abstract:<br> "Unlike previous works, this open data collection consists of X-ray cone-beam (CB) computed tomography (CT) datasets specifically designed for machine learning applications and high cone-angle artefact reduction: Forty-two walnuts were scanned with a laboratory X-ray setup to provide not only data from a single object but from a class of objects with natural variability. For each walnut, CB projections on three different orbits were acquired to provide CB data with different cone angles as well as being able to compute artefact-free, high-quality ground truth images from the combined data that can be used for supervised learning. We provide the complete image reconstruction pipeline: raw projection data, a description of the scanning geometry, pre-processing and reconstruction scripts using open software, and the reconstructed volumes. Due to this, the dataset can not only be used for high cone-angle artefact reduction but also for algorithm development and evaluation for other tasks, such as image reconstruction from limited or sparse-angle (low-dose) scanning, super resolution, or segmentation." The scans are performed using a custom-built, highly flexible X-ray CT scanner, the FleX-ray scanner, developed by XRE nvand located in the FleX-ray Lab at the Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in Amsterdam, Netherlands. The general purpose of the FleX-ray Lab is to conduct proof of concept experiments directly accessible to researchers in the field of mathematics and computer science. The scanner consists of a cone-beam microfocus X-ray point source that projects polychromatic X-rays onto a 1536-by-1944 pixels, 14-bit flat panel detector (Dexella 1512NDT) and a rotation stage in-between, upon which a sample is mounted. All three components are mounted on translation stages which allow them to move independently from one another. Please refer to the paper for all further technical details. The complete data set can be found via the following links: 1-8, 9-16, 17-24, 25-32, 33-37, 38-42 The corresponding Python scripts for loading, pre-processing and reconstructing the projection data in the way described in the paper can be found on github For more information or guidance in using these dataset, please get in touch with henri.dersarkissian [at] gmail.com Felix.Lucka [at] cwi.nl
DOI: 10.5281/zenodo.2683626
title: The Effects of Cycle and Treadmill Desks on Work Performance and Cognitive Function in Sedentary Workers: data repository of a review and meta-analysis.

description: This repository contains additional files related to the review and meta-analysis. The first dataset contains list of search terms. The second dataset contains list od studies included in the meta-analysis. The third dataset contains study evaluation using PEDro scale tool. The fourth dataset contains two additional forrest plots (Effect of cycle and treadmill desks on typing errors and Effect of cycle and treadmill desks on congruent Eriksen Flanker test).
DOI: 10.5281/zenodo.2683627
title: The Effects of Cycle and Treadmill Desks on Work Performance and Cognitive Function in Sedentary Workers: data repository of a review and meta-analysis.

description: This repository contains additional files related to the review and meta-analysis. The first dataset contains list of search terms. The second dataset contains list od studies included in the meta-analysis. The third dataset contains study evaluation using PEDro scale tool. The fourth dataset contains two additional forrest plots (Effect of cycle and treadmill desks on typing errors and Effect of cycle and treadmill desks on congruent Eriksen Flanker test).
DOI: 10.5281/zenodo.2687386
title: Cone-Beam X-Ray CT Data Collection Designed for Machine Learning: Samples 17-24

description: This upload contains samples 17 - 24 from the data collection described in Henri Der Sarkissian, Felix Lucka, Maureen van Eijnatten, Giulia Colacicco, Sophia Bethany Coban, Kees Joost Batenburg, "A Cone-Beam X-Ray CT Data Collection Designed for Machine Learning", <em>Sci Data</em> <strong>6, </strong>215 (2019). https://doi.org/10.1038/s41597-019-0235-y or arXiv:1905.04787 (2019) Abstract:<br> "Unlike previous works, this open data collection consists of X-ray cone-beam (CB) computed tomography (CT) datasets specifically designed for machine learning applications and high cone-angle artefact reduction: Forty-two walnuts were scanned with a laboratory X-ray setup to provide not only data from a single object but from a class of objects with natural variability. For each walnut, CB projections on three different orbits were acquired to provide CB data with different cone angles as well as being able to compute artefact-free, high-quality ground truth images from the combined data that can be used for supervised learning. We provide the complete image reconstruction pipeline: raw projection data, a description of the scanning geometry, pre-processing and reconstruction scripts using open software, and the reconstructed volumes. Due to this, the dataset can not only be used for high cone-angle artefact reduction but also for algorithm development and evaluation for other tasks, such as image reconstruction from limited or sparse-angle (low-dose) scanning, super resolution, or segmentation." The scans are performed using a custom-built, highly flexible X-ray CT scanner, the FleX-ray scanner, developed by XRE nvand located in the FleX-ray Lab at the Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) in Amsterdam, Netherlands. The general purpose of the FleX-ray Lab is to conduct proof of concept experiments directly accessible to researchers in the field of mathematics and computer science. The scanner consists of a cone-beam microfocus X-ray point source that projects polychromatic X-rays onto a 1536-by-1944 pixels, 14-bit flat panel detector (Dexella 1512NDT) and a rotation stage in-between, upon which a sample is mounted. All three components are mounted on translation stages which allow them to move independently from one another. Please refer to the paper for all further technical details. The complete data set can be found via the following links: 1-8, 9-16, 17-24, 25-32, 33-37, 38-42 The corresponding Python scripts for loading, pre-processing and reconstructing the projection data in the way described in the paper can be found on github For more information or guidance in using these dataset, please get in touch with henri.dersarkissian [at] gmail.com Felix.Lucka [at] cwi.nl
DOI: 10.17632/484f946m89.1
title: Data for: Designing cost-effective payments for forest-based carbon sequestration: An auction-based modeling approach

description: Data exhibits uniform distribution across landscape, simulated using R: 1. Net returns under current land use between 100 and 1000 $/hectare, 2. Net gain in carbon storage with afforestation between 5 and 45 ton/hectare, 3. Area under current land use between 50 and 500 hectares, and 4. Random term for overbid amount between 5 and 15 $/hectare.
DOI: 10.15139/s3/yd6siu
title: Monmouth University New Jersey Poll, Number 177

description: This survey was conducted among New Jersey residents likely to vote in the November election.
DOI: 10.25345/c5pk90
title: MassIVE MSV000083761 - GNPS_Fractionation of strain 142 and 5
title: Extracts of two most promising strains were subjected to activity-guided fractionation and determination of the fraction minimum inhibitory concentration (MIC) against selected bacterial and fungal isolates. Multiple fractions were responsible for their antimicrobial effect with MIC reaching low-micromolar concentrations and in some of them high level of specificity was recorded. Twenty-six bioactive fractions analyzed on LC-HRMS/MS and Global Natural Product Social Molecular Networking (GNPS) online workflow using dereplication resulted in identification of only forty-nine peptide spectrum matches (PSMs) with eleven unique metabolites spectrum matches (MSMs). Interestingly only three fractions from Nostoc calcicola Lukesova 3/97 and strain 5 and four fractions from Desmonostoc sp. Cc2 strain 142 showed the presence of unique MSMs suggesting the presence of unknown antimicrobial metabolites among majority of bioactive fractions from both the strains.
DOI: 10.5061/dryad.2f70818/1
title: Carbon Components in Mountain Forests in Colombia

description: 20 permanent plots of 0.25-ha (50 m x 50 m) were established along the elevational gradient following Feeley et al. (2011) (Table S1; Fig. S1). The plots were distributed across ten elevational sections, each with a range of 250 m asl. The average horizontal distance between plots was 6.48 km (median: 5.72 km; range: 0.29-17.4 km). Within each plot, we measured, mapped and tagged all trees and palms ≥10 cm diameter at breast height (DBH) following standardized methods for long-term tropical forest dynamics plots (Condit 1998). In the case of tree species with buttresses, diameter was measured 50 cm above them. In all cases, the DBH point was painted and measured with diameter tape calibrated to one millimeter. We excluded arborescent ferns and lianas. Total height (H, in m) was measured on 40 percent of the individuals within each plot, using either a telescopic Hastings fiberglass rod (H &lt;15 m) or a Nikon laser 550 electronic hypsometer (H ≥15 m).
DOI: 10.5281/zenodo.2686863
title: Blue-Action NorCPM AMOC 26N reconstruction

description: Reconstruction of the past variability of the AMOC at 26°N using the NorCPM system
DOI: 10.5281/zenodo.2686864
title: Blue-Action NorCPM AMOC 26N reconstruction

description: Reconstruction of the past variability of the AMOC at 26°N using the NorCPM system
DOI: 10.17632/xp7tg9yvz8.1
title: Data for: Accelerating and Stabilizing the Vapor-Liquid Equilibrium (VLE) Calculation in Compositional Simulation of Unconventional Reservoirs Using Deep Learning Based Flash Calculation

description: The folder contains the detailed models and the trained weights of a deep-learning based flash calculation module. The H5 files can be directly loaded into Keras. The weights file can be extracted for practical usage. classfication_model.h5 network structure of phase classification classfication_weights.h5 weights of phase classification concentration_model.h5 network structure of concentration determination concentration_weights.h5 weights of concentration determination Reference: Shihao Wang, Nicolas Sobecki, Didier Ding, Lingchen Zhu, Yu-Shu Wu Accelerating and Stabilizing the Vapor-Liquid Equilibrium (VLE) Calculation in Compositional Simulation of Unconventional Reservoirs Using Deep Learning Based Flash Calculation