akajajakakakakakak

Pleistocene to Holocene benthic foraminifera and other data of IODP Site U1426

pre-/post-CFC training, group(wt,pvko,sham), files (plx),

imzml and ibd files of MALDI imaging mass spectrometry on 4 consecutive minipig skin sections. The spatial resolution is 10um. The matrix applied on the sections was 2,5-dihydroxybenzoicacid (DHB). The spectral resolution was 33,000 at m/z 400.

The dataset – A Large-Scale News Dataset for Urdu Text Processing, to the best our knowledge, is the only available large-scale dataset on Urdu lan- guage for many NLP, Machine/Deep Learning tasks: text processing, classification, summarization, Named Entity Recognition, Topic Modeling, and Text Generation. This dataset offers above 1 Million Urdu news stories text corpus for four distinct categories: Business & Economics, Science & Technology, Entertain- ment, and Sports. These four distinct categories are appropriately chosen to elim- inate any ambiguity therefore this dataset is suitable for many Urdu NLP tasks.

Данные были собраны в течении ноября 2020 года для исследования, посвященного вовлеченности преподавателей ВУЗов в обмен эмпирическими данными об особенностях дистанционного обучения. Было опрошено 44 преподавателя украинских университетов. Обмен эмпирическими данными об особенностях дистанционного обучения (далее - обмен ЭД) мы будем понимать как предоставление авторами этих данных оцифрованных первичных данных, собранных ними в процессе проведения оригинальных педагогических исследований, связанных с изучением различных аспектов дистанционного обучения. Подразумевается, что это неизменяемые данные, предоставленные с техническими и юридическими характеристиками, необходимыми для их свободного распространения и повторного использования и которые могут быть дополнены. Мы считаем, что на данном этапе изучения, вовлеченность может быть рассмотрена диспозиционально, т.е. как намерение специалиста прилагать усилия, направленные на предоставление ЭД для их свободного распростанения и повторного использования. Это предполагает, что такие усилия обдуманы и требуют временных затрат. Мы сосредотачиваем свое внимание на индивидуальной вовлеченности, базисом которой выступает инициатива самого академика предоставить собранные ним для свободного использования другими академиками. Выходной позицией для нашего исследования является следующее: - академик желает принимать участие в обмене и повторном использовании знаний; - каждый академик имеет хотя бы один набор эмпирических данных, который представляет интерес для других академиков; - такие данные могли бы быть загружена, т.е не существует юридических или каких-либо иных барьеров к их распространению; - для академика необходимым является должным образом зафиксировать их, закодировать и распространить. Мы хотим понять, на каком этапе обмена эмпирическими данными происходит разрыв этой цепочки. Эмпирическая модель изучения вовлеченности а обмен ЭД включает следующие индикаторы: 1. Селекционный индикатор – сформированное намерение к обмену ЭД. – показывает актуальность обмена ЭД и наличие исходных возможностей для этого, а именно то, что наличие ЭД - не исключительный случай в среде академиков, а также, что академики способны дифференцировать ЭД. 2. Базовый индикатор – приложенные усилия к обмену ЭД – выявляет апробированные способы обмена данными, а именно наиболее приемлимые из них на данный момент и осведомленность академиков с существующими возможностями разных способов обмениваться данными. 3. Дополняющий индикатор – компетентное участие в обмене ЭД – раскрывает меру понимания академиками логики распространения открытых данных в целом, а именно то, что непротиворечивое приписывание важности каждому этапу распространения данных свидетельствует о способности академика осознанно развивать свое продвижение в вопросах обмена ЭД. Результат изучения – установление особенностей вовлеченности в обмен ЭД.

The data presented here correspond to a comprehensive analysis on lifetime variability for SiC-based bundle. These data are associated to the supplementary communication to https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2020.106072