Belgif Linked Data Fragments server

Matches in Data.gov.be for { ?s <http://purl.org/dc/terms/description> ?o ?g. }

• XHQXIQ description "Cet ensemble de données contient des fichiers essentiels pour reproduire les simulations de dynamique moléculaire d'une enzyme CYP450 avec son substrat. Il y a quatre poses distinctes incluses dans l'ensemble de données. Pour chaque pose, il y a un fichier de paramètres Amber (.prmtop) et un fichier de coordonnées de départ (.inpcrd). En outre, un instantané représentatif du système après des simulations de dynamique moléculaire est fourni pour chaque pose sous la forme d'un fichier .rst7." @default.
• XHQXIQ description "Deze dataset bevat bestanden die essentieel zijn voor het repliceren van moleculaire dynamica-simulaties van een CYP450-enzym met zijn substraat. Er zijn vier verschillende poses opgenomen in de dataset. Voor elke pose is er een Amber parameterbestand (.prmtop) en een startcoördinatenbestand (.inpcrd). Bovendien wordt voor elke pose een representatieve momentopname van het systeem na moleculaire dynamica-simulaties verstrekt in de vorm van een .rst7-bestand." @default.
• XHQXIQ description "Dieser Datensatz enthält Dateien, die für die Replikation molekulardynamischer Simulationen eines CYP450-Enzyms mit seinem Substrat unerlässlich sind. Es gibt vier verschiedene Posen, die im Datensatz enthalten sind. Für jede Pose gibt es eine Amber-Parameterdatei (.prmtop) und eine Startkoordinatendatei (.inpcrd). Zusätzlich wird für jede Pose eine repräsentative Momentaufnahme des Systems nach molekulardynamischen Simulationen in Form einer .rst7-Datei bereitgestellt." @default.
• XHQXIQ description "This dataset contains files essential for replicating molecular dynamics simulations of a CYP450 enzyme with its substrate. There are four distinct poses included in the dataset. For each pose, there is an Amber parameter file (.prmtop) and a starting coordinates file (.inpcrd). Additionally, a representative snapshot of the system after molecular dynamics simulations is provided for each pose in the form of a .rst7 file." @default.
• XJFEIE description "Cet ensemble de données dans le référentiel de données de recherche de KU Leuven est le matériel supplémentaire pour le document de recherche intitulé "De la microstructure à la mécanique: A Multi-constituent Micro-scale Computational Model of Arterial Tissue ». Auteurs : Maïté Pétré (UCLouvain & KULeuven), Hannes Wolfs (KULeuven), Lauranne Maes (KULeuven), Greet Kerckhofs (UCLouvain) et Nele Famaey (KULeuven). Les fichiers supplémentaires suivants permettent la création d'un élément de volume représentatif (RVE) du tissu artériel basé sur des informations microstructurales. Les paramètres microstructuraux ont été dérivés d'images de tomodensitométrie 3D de la couche aortique porcine médiane et d'études de littérature pertinentes utilisant la microscopie électronique à balayage (SEM). Le RVE 360 x 360 x 360 μm3 se compose de douze lamelles élastiques de 15 μm d'épaisseur espacées de 15 μm. Les fibres de collagène entre les lamelles élastiques sont périodiques et suivent une orientation et une dispersion préférées déterminées par les fonctions de densité de probabilité. En outre, des brins d'élastine et des fibres d'élastine interlamellar (IEF) sont introduits entre les lamelles, reliant le plan inférieur au plan supérieur. Les différents constituants du modèle sont intégrés dans la matrice du sol. Les éléments en treillis (T3D2) sont sélectionnés pour les fibres de collagène, les entretoises en élastine et les IEF, les éléments de coquille (S4R) pour les lamelles élastiques et les éléments solides (C3D8RH) pour la matrice au sol. Le même modèle de matériau néo-Hookean a été appliqué pour les constituants de l'élastine, tandis que la matrice de sol est également modélisée avec un matériau néo-Hookean. Enfin, analogue à Dalbosco et al. 2021, un modèle de matériau défini par l'utilisateur (UMAT) pour les fibres de collagène avec des conditions aux limites périodiques est mis en œuvre à Abaqus. Une présentation didactique expliquant la structure du code et ses différentes étapes est disponible sous le nom "rve-generation-code-training.pdf". DONNÉES D'INPUTATION - facultatif *ID01. Nom du(des) fichier(s) de données d'entrée cube_60.inp, cube_60_PBC.inp cube_120.inp, cube_120_PBC.inp cube_240.inp, cube_240_PBC.inp cube_360.inp, cube_360_PBC.inp cube_480.inp, cube_480_PBC.inp cube_600.inp, cube_600_PBC.inp cube_660.inp, cube_660_PBC.inp cube_720.inp, cube_720_PBC.inp smc_ellipsoid.inp *ID02. Description fichier(s) de données d'entrée Pyvista ne peut pas créer des éléments C3D8H utilisés pour la matrice au sol et des éléments C3D10H pour les cellules musculaires lisses en forme d'ellipsoïde. Par conséquent, ces pièces doivent être créées à l'avance dans abaqus afin que Pyvista puisse les utiliser et fusionner les éléments et les nœuds dans le grand fichier .inp qui est généré par le main.py et qui peut être utilisé pour fonctionner dans Abaqus. cube_size.inp sont les fichiers d'entrée Abaqus créés au préalable dans Abaqus et importés dans le script main.py. Peu de tailles ont déjà été créées pour l'utilisateur telles que la taille [60, 120, 240, 360, 480, 600, 660, 720]. Si l'utilisateur veut une autre taille, il devra créer un cube solide dans Abaqus avec des éléments C3D8H et enregistrer le fichier .inp. cube_size_PBC.inp sont les fichiers d'entrée Abaqus définissant tous les nœuds des différentes faces du cube pour les conditions de bounadry périodiques. Si l'utilisateur veut une autre taille de cube, il devra d'abord créer le nouveau cube dans Abaqus, puis exécuter le fichier periodic_boundary_conditions_assignement.py smc_ellipsoid.inp est le fichier d'entrée Abaqus pour une cellule musculaire lisse (smc) ayant une forme ellipsoïde et ayant des éléments C3D10H. Le code utilisé par main.py cette seule instance d'ellipsoïde pour orienter et assembler de nombreuses autres instances de smcs dans le volume du cube. CODE CA01. Nom et description du ou des fichiers de codes main.py : fichier python principal pour créer un RVE de tissu artériel. Plusieurs paramètres peuvent être modifiés par l'utilisateur tels que le diamètre de la fibre d, le module de rigidité uniaxiale des fibres de collagène, les propriétés des matériaux néohookéens (C10, D) pour les constituants de l'élastine et la matrice du sol, la taille de la RVE... geometry.py : contient toutes les fonctions géométriques pour générer des fibres de collagène, des lammelles élastiques, des entretoises d'élastine, des fibres d'élastine interlammellar et les cellules musculaires lisses. Le cube de la matrice du sol est d'abord généré, puis les lamelles élastiques sont générées en fonction de leur épaisseur et l'espacement interlammellar. Ensuite, entre les lammelles élastiques, comme une formation de sandwich, tous les autres constituants sont créés. distribution.py: créer toute la distribution (von-mises, beta) utilisée pour générer l'angle dans le plan et hors plan pour les fibres de collagène ainsi que la distribution des valeurs d'étirement de recrutement attribuées aux fibres de collagène. Mathématiques.py : fonctions mathématiques implémentées pour vectoriel utilisé dans le geometry.py recrutement_stretch_collagen_fibers: créer à partir d'une distribution bêta toutes les valeurs d'étirement de recrutement attribuées à tous les éléments de fibres de collagène. Ces périodes de recrutement sont nécessaires pour l'UMAT. write_input_files: fonctions pour créer le fichier d'entrée abaqus principal qui peut être exécuté dans Abaqus. Il crée également un fichier .ssh si vous voulez exécuter le fichier d'entrée abaqus principal sur un cluster (super ordinateur). arguments.pour: arguments utilisés dans la sous-routine de matériel utilisateur fortran (UMAT)..." @default.
• XJFEIE description "Deze dataset in het onderzoeksdatarepository van de KU Leuven is het aanvullende materiaal voor het onderzoekspaper getiteld "From Microstructure to Mechanics: Een multi-constituent micro-schaal computationeel model van arterieel weefsel. Auteurs: Maïté Pétré (UCLouvain & KULeuven), Hannes Wolfs (KULeuven), Lauranne Maes (KULeuven), Greet Kerckhofs (UCLouvain) en Nele Famaey (KULeuven). De volgende aanvullende bestanden maken het mogelijk om een representatief volume-element (RVE) van arterieel weefsel te maken op basis van microstructurele informatie. Microstructurele parameters werden afgeleid van 3D contrastverbeterende computertomografiebeelden van de mediale varkensaortalaag en relevante literatuurstudies met behulp van scanningelektronenmicroscopie (SEM). De 360 x 360 x 360 μm3 RVE bestaat uit twaalf 15μm dikke elastische lamellen verdeeld door 15μm. Collageenvezels tussen elastische lamellen zijn periodiek en volgen een voorkeursoriëntatie en -dispersie die wordt bepaald door waarschijnlijkheidsdichtheidsfuncties. Bovendien worden elastinestuts en interlamellaire elastinevezels (IEF's) geïntroduceerd tussen de lamellen, waardoor het onderste vlak met het bovenste wordt verbonden. De verschillende onderdelen van het model zijn ingebed in de grondmatrix. Truss-elementen (T3D2) worden geselecteerd voor collageenvezels, elastinestuts en IEF's, shell-elementen (S4R) voor de elastische lamellen en vaste elementen (C3D8RH) voor de grondmatrix. Hetzelfde neo-Hookean materiaalmodel werd toegepast voor de elastine bestanddelen, terwijl de grondmatrix ook is gemodelleerd met een neo-Hookean materiaal. Tot slot, analoog aan Dalbosco et al. In 2021 wordt een user-defined material model (UMAT) voor de collageenvezels met periodieke randvoorwaarden geïmplementeerd in Abaqus. Een tutorial presentatie waarin de code structuur en de verschillende stappen wordt uitgelegd is beschikbaar onder de naam "rve-generation-code-training.pdf". INPUT DATA - optioneel *ID01. Naam invoergegevensbestand(en) kubus_60.inp, kubus_60_PBC.inp kubus_120.inp, kubus_120_PBC.inp kubus_240.inp, kubus_240_PBC.inp kubus_360.inp, kubus_360_PBC.inp kubus_480.inp, kubus_480_PBC.inp kubus_600.inp, kubus_600_PBC.inp kubus_660.inp, kubus_660_PBC.inp kubus_720.inp, kubus_720_PBC.inp smc_ellipsoid.inp *ID02. Beschrijving invoergegevensbestand(en) Pyvista kan geen C3D8H-elementen maken die worden gebruikt voor de grondmatrix en C3D10H-elementen voor de gladde spiercellen in ellipsoïde vorm. Daarom moeten deze delen vooraf in abaqus worden gemaakt, zodat Pyvista ze kan gebruiken en de elementen en knooppunten in het grote .inp-bestand kan samenvoegen die wordt gegenereerd door de main.py en die kan worden gebruikt om te draaien in Abaqus. cube_size.inp zijn de Abaqus-invoerbestanden die vooraf in Abaqus zijn gemaakt en in het main.py-script zijn geïmporteerd. Weinig maten zijn al gemaakt voor de gebruiker, zoals grootte [60, 120, 240, 360, 480, 600, 660, 720]. Als de gebruiker een andere grootte wil, moet de gebruiker een solide kubus maken in Abaqus met C3D8H-elementen en het .inp-bestand opslaan. cube_size_PBC.inp zijn de Abaqus-invoerbestanden die alle knooppunten van de verschillende vlakken van de kubus definiëren voor periodieke bounadry-omstandigheden. Als de gebruiker een andere kubusgrootte wil, moet de gebruiker eerst de nieuwe kubus in Abaqus maken en vervolgens de periodic_boundary_conditions_assignement.py uitvoeren smc_ellipsoid.inp is het Abaqus-invoerbestand voor één gladde spiercel (smc) met een ellipsoïde vorm en C3D10H-elementen. De code main.py gebruikt deze ene instantie van ellipsoïde te oriënteren en assembleren vele andere instanties van smcs in het volume van de kubus. CODE CA01. Naam en beschrijving van het (de) codebestand(en) main.py : hoofdpythonbestand om een RVE van arterieel weefsel te creëren. Verschillende parameters kunnen door de gebruiker worden gewijzigd, zoals de vezeldiameter d, de uniaxiale stijfheidsmodulus van collageenvezels, de neohookean materiaaleigenschappen (C10, D) voor elastine bestanddelen en gemalen matrix, de grootte van de RVE... geometry.py: bevat alle geometrische functie om collageenvezels, elastische lammellae, elastinestuts, interlammellar elastinevezels te genereren en gladde spiercellen. De kubus van de grondmatrix wordt eerst gegenereerd, dan worden de elastische lamellen gegenereerd op basis van hun dikte en de interlammelaire afstand. Dan, tussen de elastische lammellae, zoals een sandwichformatie, worden alle andere bestanddelen gecreëerd. distributie.py: maak alle distributie (von-mises, bèta) die wordt gebruikt voor het genereren van de in-plane en out-of-plane hoek voor collageenvezels evenals de verdeling voor de rekrutering stretch waarden toegewezen aan collageenvezels. wiskunde.py : wiskundige functies geïmplementeerd voor vectorial gebruikt in de geometry.py recruitment_stretch_collagen_fibers: maak uit een bètadistributie alle rekruteringsstretchwaarden die aan alle elementen zijn toegewezen van collageenvezels. Deze rekruteringstrajecten zijn nodig voor de UMAT. write_input_files: functies om het belangrijkste abaqus-invoerbestand te maken dat in Abaqus kan worden uitgevoerd. Het maakt ook een .ssh-bestand als u wilt uitvoeren het hoofdinvoerbestand van abaqus op een cluster (supercomputer). argumenten.voor: argumenten gebruikt in de subroutine fortran user material (UMAT)..." @default.
• XJFEIE description "Dieser Datensatz im Forschungsdatenarchiv der KU Leuven ist das ergänzende Material für die Forschungsarbeit "From Microstructure to Mechanics: A Multi-constituent Micro-scale Computational Model of Arterial Tissue (Deutsche Übersetzung) Autoren: Maïté Pétré (UCLouvain & KULeuven), Hannes Wolfs (KULeuven), Lauranne Maes (KULeuven), Greet Kerckhofs (UCLouvain) und Nele Famaey (KULeuven). Die folgenden ergänzenden Dateien ermöglichen die Erstellung eines repräsentativen Volumenelements (RVE) von arteriellem Gewebe basierend auf mikrostrukturellen Informationen. Mikrostrukturelle Parameter wurden aus 3D-kontrastverstärkenden Computertomographiebildern der medialen Schweineaortenschicht und relevanten Literaturstudien mit Rasterelektronenmikroskopie (SEM) abgeleitet. Die 360 x 360 x 360 μm3 RVE besteht aus zwölf 15μm dicken elastischen Lamellen im Abstand von 15μm. Kollagenfasern zwischen elastischen Lamellen sind periodisch und folgen einer bevorzugten Orientierung und Dispersion, die durch Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen bestimmt wird. Darüber hinaus werden zwischen den Lamellen Elastinstreben und interlamellare Elastinfasern (IEFs) eingeführt, die die untere Ebene mit der oberen verbinden. Die verschiedenen Bestandteile des Modells sind in die Massematrix eingebettet. Binderelemente (T3D2) werden für Kollagenfasern, Elastinstreben und IEFs, Schalenelemente (S4R) für die elastischen Lamellen und feste Elemente (C3D8RH) für die Massematrix ausgewählt. Das gleiche Neo-Hookean-Materialmodell wurde für die Elastinbestandteile angewendet, während die Massematrix auch mit einem Neo-Hookean-Material modelliert wurde. Analog zu Dalbosco et al. 2021 wird in Abaqus ein benutzerdefiniertes Materialmodell (UMAT) für die Kollagenfasern mit periodischen Randbedingungen implementiert. Unter dem Namen "rve-generation-code-training.pdf" steht eine Tutorial-Präsentation zur Erläuterung der Codestruktur und ihrer verschiedenen Schritte zur Verfügung. EINGABEDATEN - optional *ID01. Nameingabedatendatei(en) cube_60.inp, cube_60_PBC.inp cube_120.inp, cube_120_PBC.inp cube_240.inp, cube_240_PBC.inp cube_360.inp, cube_360_PBC.inp cube_480.inp, cube_480_PBC.inp cube_600.inp, cube_600_PBC.inp cube_660.inp, cube_660_PBC.inp cube_720.inp, cube_720_PBC.inp smc_ellipsoid.inp *ID02. Beschreibung Eingabedatendatei(en) Pyvista kann keine C3D8H-Elemente für die Massematrix und C3D10H-Elemente für die glatten Muskelzellen in Ellipsoidform erzeugen. Daher müssen diese Teile vorher in abaqus erstellt werden, damit Pyvista sie verwenden und die Elemente und Knoten in der großen .inp-Datei zusammenführen kann. Diese Datei wird von main.py generiert und kann in Abaqus ausgeführt werden. cube_size.inp sind die Abaqus-Eingabedateien, die zuvor in Abaqus erstellt und im main.py-Skript importiert wurden. Nur wenige Größen wurden bereits für den Benutzer erstellt, wie die Größe [60, 120, 240, 360, 480, 600, 660, 720]. Wenn der Benutzer eine andere Größe möchte, muss er einen soliden Würfel in Abaqus mit C3D8H-Elementen erstellen und die .inp-Datei speichern. cube_size_PBC.inp sind die Abaqus-Eingabedateien, die alle Knoten der verschiedenen Flächen des Cubes für periodische bounadry-Bedingungen definieren. Wenn der Benutzer eine andere Würfelgröße möchte, muss er zuerst den neuen Würfel in Abaqus erstellen und dann die periodic_boundary_conditions_assignement.py ausführen. smc_ellipsoid.inp ist die Abaqus-Eingabedatei für eine glatte Muskelzelle (smc) mit ellipsoider Form und C3D10H-Elementen. Der Code main.py verwendet Dies ist eine Instanz von Ellipsoid, um viele andere Instanzen von Smcs im Volumen des Würfels zu orientieren und zusammenzusetzen. CODE CA01. Name und Beschreibung der Codedatei(en) main.py : Hauptpythondatei, um eine RVE von arteriellem Gewebe zu erstellen. Mehrere Parameter können vom Benutzer geändert werden, wie der Faserdurchmesser d, der einachsige Steifigkeitsmodul von Kollagenfasern, die neohookean Materialeigenschaften (C10, D) für Elastinbestandteile und Massematrix, die Größe der RVE... geometrie.py: Enthält alle geometrischen Funktionen zur Erzeugung von Kollagenfasern, elastischen Lammellen, Elastinstreben, interlammellaren Elastinfasern und glatte Muskelzellen. Der Würfel der Massematrix wird zuerst erzeugt, dann werden die elastischen Lamellen basierend auf ihrer Dicke erzeugt und den interlammellaren Abstand. Dann, zwischen den elastischen Lammellen, wie eine Sandwich-Formation, werden alle anderen Bestandteile erstellt. distribution.py: Erstellen Sie die gesamte Verteilung (von-mises, beta), die zur Erzeugung des In-Plane- und Out-of-Plane-Winkels für Kollagenfasern verwendet wird sowie die Verteilung für die Rekrutierungsdehnungswerte, die Kollagenfasern zugeordnet sind. Mathematik.py : mathematische Funktionen implementiert für vektorielle in der geometry.py verwendet Rekrutierung_Stretch_Kollagen_Fasern: Erstellen Sie aus einer Beta-Distribution alle Recruiting-Stretch-Werte, die allen Elementen zugewiesen sind von Kollagenfasern. Diese Rekrutierungsstrecken werden für die UMAT benötigt. write_input_files: Funktionen zum Erstellen der wichtigsten abaqus-Eingabedatei, die in Abaqus ausgeführt werden kann. Es erstellt auch eine .ssh-Datei, wenn es ausgeführt werden soll Die Haupt-Abaqus-Eingabedatei auf einem Cluster (Supercomputer). argumente.für: Argumente, die in der Fortran User Material Subroutine (UMAT) verwendet werden..." @default.
• XJFEIE description "This dataset in KU Leuven's research data repository is the supplementary materials for the research paper entitled "From Microstructure to Mechanics: A Multi-constituent Micro-scale Computational Model of Arterial Tissue". Authors: Maïté Pétré (UCLouvain & KULeuven), Hannes Wolfs (KULeuven), Lauranne Maes (KULeuven), Greet Kerckhofs (UCLouvain) and Nele Famaey (KULeuven). The following supplementary files enables the creation of a representative volume element (RVE) of arterial tissue based on microstructural information. Microstructural parameters were derived from 3D contrast-enhancing computed tomography images of the medial porcine aortic layer and relevant literature studies using scanning electron microscopy (SEM). The 360 x 360 x 360 μm³ RVE consists of twelve 15μm thick elastic lamellae spaced by 15μm. Collagen fibers between elastic lamellae are periodic and follow a preferred orientation and dispersion determined by probability density functions. In addition, elastin struts and interlamellar elastin fibers (IEFs) are introduced between the lamellae, connecting the lower plane to the upper. The different constituents of the model are embedded in the ground matrix. Truss elements (T3D2) are selected for collagen fibers, elastin struts, and IEFs, shell elements (S4R) for the elastic lamellae, and solid elements (C3D8RH) for the ground matrix. The same neo-Hookean material model was applied for the elastin constituents, while the ground matrix is also modeled with a neo-Hookean material. Finally, analogous to Dalbosco et al. 2021, a user-defined material model (UMAT) for the collagen fibers with periodic boundary conditions is implemented in Abaqus. A tutorial presentation explaining the code structure and its different steps is available under the name "rve-generation-code-training.pdf". INPUT DATA - optional *ID01. Name input datafile(s) cube_60.inp, cube_60_PBC.inp cube_120.inp, cube_120_PBC.inp cube_240.inp, cube_240_PBC.inp cube_360.inp, cube_360_PBC.inp cube_480.inp, cube_480_PBC.inp cube_600.inp, cube_600_PBC.inp cube_660.inp, cube_660_PBC.inp cube_720.inp, cube_720_PBC.inp smc_ellipsoid.inp *ID02. Description input datafile(s) Pyvista cannot create C3D8H elements used for the ground matrix and C3D10H elements for the smooth muscle cells in ellipsoid shape. Therefore, these parts need to be created beforehand in abaqus so that Pyvista can use them and merge the elements and nodes in the big .inp file that is generated by the main.py and that can be used to run in Abaqus. cube_size.inp are the Abaqus input files created beforehand in Abaqus and imported in the main.py script. Few sizes has already been created for the user such as size [60, 120, 240, 360, 480, 600, 660, 720]. If the user want another size, the user will need to create a solid cube in Abaqus with C3D8H elements and save the .inp file. cube_size_PBC.inp are the Abaqus input files defining all the nodes of the different faces of the cube for periodic bounadry conditions. If the user want another cube size, the user will need to first create the new cube in Abaqus and then run the periodic_boundary_conditions_assignement.py smc_ellipsoid.inp is the Abaqus input file for one smooth muscle cell (smc) having an ellipsoid shape and having C3D10H elements. The code main.py uses this one instance of ellipsoid to orient and assemble many other instances of smcs in the volume of the cube. CODE CA01. Name and description of code file(s) main.py : main python file to create a RVE of arterial tissue. Several parameters can be modified by the user such as the fiber diameter d, the uniaxial stiffness modulus of collagen fibers, the neohookean material properties (C10, D) for elastin constituents and ground matrix, the size of the RVE... geometry.py: contains all geometrical function to generate collagen fibers, elastic lammellae, elastin struts, interlammellar elastin fibers and smooth muscle cells. The cube of the ground matrix is first generated, then the elastic lamellae are generated based on their thickness and the interlammellar spacing. Then, in between the elastic lammellae, like a sandwich formation, all other constituents are created. distribution.py: create all the distribution (von-mises, beta) used for generating the in-plane and out-of-plane angle for collagen fibers as well as the distribution for the recruitment stretch values assigned to collagen fibers. mathematics.py : mathematical functions implemented for vectorial used in the geometry.py recruitment_stretch_collagen_fibers: create from a beta distribution all the recruitment stretch values assigned to all the elements of collagen fibers. These recruitment stretches are needed for the UMAT. write_input_files: functions to create the main abaqus input file that can be run in Abaqus. It also creates a .ssh file if want to run the main abaqus input file on a cluster (super computer). arguments.for: arguments used in the fortran user material subroutine (UMAT). Needed only when running the main abaqus input file on Abaqus. UMAT_fiber.for: the user material subroutine used for the collagen fibers to implement the concept of recruitment stretch (see reference [1] or the tutorial presentation for more information). Needed only when running the main abaqus input file on Abaqus. periodic_boundary_conditions_assignement.py : create an Abaqus .inp file with all the nodes belonging to the different face of the cube to implement periodic boundary conditions. USAGE US01. Installation instructions - add relevant links Intsall pyvista, meshio in your python environment as well as numpy, scipy and math. pyvista: https://docs.pyvista.org/ meshio: https://pypi.org/project/meshio/2.3.5/ scipy: https://pypi.org/project/scipy/ US02. How to run After installation of the relevant packages, adapt the path of directory in main.py as well as the path to the input files (cube_size.inp, cube_size_PBC.inp, smc_ellipsoid.inp). Run the main.py and it will automatically generate all the .inp file needed for Abaqus to run it. The typical output files it will generate are: RVE_size_60.inp RVE_size_60.ssh collagen_renumbering_size_60.inp recruitment_stretch_size_60.inp ief_renumbering_size_60.inp smc_renumbering_size_60.inp elstrut_renumbering_size_60.inp planes_renumbering_size_60.inp" @default.
• XKN6MR description "This dataset contains SPSS data files collected within a PhD project at KU Leuven entitled “Multimedia learning with video: Didactic success factors enhancing psychomotor skill performance in health professions education” (project number 3M220578). The dataset aims to investigate the effectiveness of video-based instruction and assessment in the acquisition of psychomotor nursing skills. It includes data addressing two main research lines: (1) the use of video as a demonstration tool, comparing instructional videos with live demonstrations in terms of learning outcomes, and (2) the use of video as an assessment tool, examining inter-rater reliability and scoring consistency when evaluating psychomotor skills." @default.
• XMNVVY description "WAYVE est un framework Python pour les modèles de perturbation atmosphérique développé pour simuler l'interaction entre les parcs éoliens et l'atmosphère. Il se concentre sur la génération et les effets de rétroaction des ondes de gravité." @default.
• XMNVVY description "WAYVE is a Python framework for atmospheric perturbation models developed to simulate the interaction between wind farms and the atmosphere. It focuses on the generation and feedback effects of gravity waves." @default.
• XMNVVY description "WAYVE is een Python framework voor atmosferische perturbatie modellen ontwikkeld om de interactie tussen windparken en de atmosfeer te simuleren. Het richt zich op het genereren en terugkoppelen van zwaartekrachtgolven." @default.
• XMNVVY description "WAYVE ist ein Python-Framework für atmosphärische Störungsmodelle, das entwickelt wurde, um die Interaktion zwischen Windparks und der Atmosphäre zu simulieren. Es konzentriert sich auf die Erzeugung und Rückkopplung von Gravitationswellen." @default.
• XP7Z3G description "Nous avons émis l'hypothèse que le complexe intégrine-récepteur à travers les éléments clés KIND2 et ILK, joue un rôle dans la faiblesse musculaire induite par la septicémie. Des vecteurs AAV2/9 exprimant des séquences shRNA contre Ilk1, Fermt2 ou un gène témoin non codant ont été injectés dans des muscles tibialis antérieurs (TA) de souris C57BL/6J mâles de 24 w. Deux semaines après l'injection, après validation du knockdown, les souris ont été rendues septiques par ligature cécale et ponction. La force musculaire, la masse et la taille des fibres cinq jours après l'épissure ont été quantifiées et l'expression d'éléments mécanosensibles et les voies en aval du complexe intégrine-récepteur ont été évaluées." @default.
• XP7Z3G description "We hypothesized that the integrin-receptor-complex through key elements KIND2 and ILK, plays a role in sepsis-induced-muscle-weakness. AAV2/9-vectors expressing shRNA-sequences against Ilk1, Fermt2 or noncoding-control-gene were injected in tibialis anterior (TA) muscles of 24w-old male C57BL/6J mice. Two-weeks-post-injection, after knockdown validation, mice were made septic by cecal ligation and puncture. Five-days-post-sepsis muscle force, mass and fiber size were quantified and expression of mechanosensitive elements and downstream pathways of the integrin-receptor-complex was assessed." @default.
• XP7Z3G description "We veronderstelden dat het integrin-receptor-complex via de sleutelelementen KIND2 en ILK een rol speelt bij sepsis-geïnduceerde spierzwakte. AAV2/9-vectoren die shRNA-sequenties uitdrukken tegen Ilk1, Fermt2 of noncoding-control-gen werden geïnjecteerd in tibialis anterior (TA) spieren van 24w-oude mannelijke C57BL/6J muizen. Twee weken na injectie, na knockdown validatie, werden muizen septisch gemaakt door cecale ligatie en punctie. Vijf dagen-post-sepsis spierkracht, massa en vezelgrootte werden gekwantificeerd en expressie van mechanosensitive elementen en stroomafwaartse routes van het integrin-receptor-complex werd beoordeeld." @default.
• XP7Z3G description "Wir stellten die Hypothese auf, dass der Integrin-Rezeptor-Komplex durch die Schlüsselelemente KIND2 und ILK eine Rolle bei der Sepsis-induzierten Muskelschwäche spielt. AAV2/9-Vektoren, die shRNA-Sequenzen gegen Ilk1, Fermt2 oder noncoding-control-gene exprimieren, wurden in tibialis anterior (TA) Muskeln von 24w-alten männlichen C57BL/6J Mäusen injiziert. Zwei Wochen nach der Injektion, nach Knockdown-Validierung, Mäuse wurden septisch durch cecal Ligatur und Punktion gemacht. Fünf-Tage-Post-Sepsis-Muskelkraft, Masse und Fasergröße wurden quantifiziert und die Expression mechanosensitiver Elemente und nachgeschalteter Signalwege des Integrin-Rezeptor-Komplexes untersucht." @default.
• XRJQK2 description "Ce dossier contient les données et le code accompagnant le papier [1]. La base de données est composée de 105 séquences simulées, dont: texture simulée de 7 vendeurs; 5 schémas de mouvement; 3 orientations de sonde; Pour chaque séquence, nous fournissons: données simulées en mode B: chemin = "./data <vendor_id>/<view_id>/<motion_id>/im_sim.mat"; suivi de la vérité au sol: chemin = "./data/<vendor_id>/<view_id>/ <motion_id>/ground_truth.mat"; Les scripts MATLAB suivants sont fournis pour faciliter l'utilisation des données: main_play_data.m: jouer les boucles de ciné simulées ainsi que le suivi de la vérité au sol; main_compute_strain.m: pour calculer la souche segmentaire de la vérité terrestre. S'il vous plaît envisager de citer [1] si vous utilisez les données. [1] M. Alessandrini, B. Chakraborty, B. Heyde, O. Bernard, M. De Craene, M. Sermesant et J. D'hooge, « Realistic Vendor-Specific Synthetic Ultrasound Data for Quality Assurance of 2D Speckle Tracking Echocardiography: Simulation Pipeline and Open Access Database », accepté dans IEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control." @default.
• XRJQK2 description "Deze map bevat gegevens en code bij het papier [1]. De database bestaat uit 105 gesimuleerde sequenties, waaronder: gesimuleerde textuur van 7 leveranciers; 5 bewegingspatronen; 3 sondeoriëntaties; Voor elke sequentie bieden wij: gesimuleerde B-modusgegevens: pad = "./data <vendor_id>/<view_id>/<motion_id>/im_sim.mat"; Grondwaarheidsmeting: pad = "./data/<vendor_id>/<view_id>/ <motion_id>/ground_truth.mat"; De volgende MATLAB-scripts worden verstrekt om het gebruik van de gegevens te vergemakkelijken: main_play_data.m: het spelen van de gesimuleerde cine-loops en het volgen van de grondwaarheid; main_compute_strain.m: om de segmentale spanning van de grondwaarheid te berekenen. Gelieve te overwegen [1] te citeren als u gebruik maakt van de gegevens. [1] M. Alessandrini, B. Chakraborty, B. Heyde, O. Bernard, M. De Craene, M. Sermesant en J. D'hooge, "Realistic Vendor-Specific Synthetic Ultrasound Data for Quality Assurance of 2D Speckle Tracking Echocardiography: Simulation Pipeline and Open Access Database.", geaccepteerd in IEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control." @default.
• XRJQK2 description "Dieser Ordner enthält Daten und Code, die dem Papier beigefügt sind [1]. Die Datenbank besteht aus 105 simulierten Sequenzen, darunter: simulierte Textur von 7 Anbietern; 5 Bewegungsmuster; 3 Sondenausrichtungen; Für jede Sequenz bieten wir: simulierte B-Modus-Daten: path = "./data <vendor_id>/<view_id>/<motion_id>/im_sim.mat"; Bodenwahrheitsverfolgung: Pfad = "./data/<vendor_id>/<view_id>/ <motion_id>/ground_truth.mat"; Die folgenden MATLAB-Skripte werden bereitgestellt, um die Verwendung der Daten zu erleichtern: main_play_data.m: die simulierten Cine-Loops sowie die Bodenwahrheitsverfolgung zu spielen; main_compute_strain.m: um die segmentale Belastung der Bodenwahrheit zu berechnen. Bitte zitieren Sie [1], wenn Sie die Daten verwenden. [1] M. Alessandrini, B. Chakraborty, B. Heyde, O. Bernard, M. De Craene, M. Sermesant und J. D'hooge, Realistic Vendor-Specific Synthetic Ultrasound Data for Quality Assurance of 2D Speckle Tracking Echocardiography: Simulation Pipeline and Open Access Database.", angenommen in IEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control." @default.
• XRJQK2 description "This folder contains data and code accompanying the paper [1]. The database is composed of 105 simulated sequences, including: simulated texture from 7 vendors; 5 motion patterns; 3 probe orientations; For each sequence we provide: simulated B-mode data: path = "./data <vendor_id>/<view_id>/<motion_id>/im_sim.mat"; ground truth tracking: path = "./data/<vendor_id>/<view_id>/ <motion_id>/ground_truth.mat"; The following MATLAB scripts are provided to facilitate the use of the data: main_play_data.m: to play the simulated cine-loops as well as the ground truth tracking; main_compute_strain.m: to compute ground truth segmental strain. Please consider citing [1] if you make use of the data. [1] M. Alessandrini, B. Chakraborty, B. Heyde, O. Bernard, M. De Craene, M. Sermesant and J. D'hooge, "Realistic Vendor-Specific Synthetic Ultrasound Data for Quality Assurance of 2D Speckle Tracking Echocardiography: Simulation Pipeline and Open Access Database.", accepted in IEEE Transactions on Ultrasonics Ferroelectrics and Frequency Control." @default.
• XRQ9XV description "Dies sind die zweiten Zwischendaten der Phase 5 der IOTA-Studie. Dieser Datensatz enthält die Daten von 14848 prospektiv rekrutiert Patienten mit mindestens einer adnexalen Masse gesammelt in 39 Zentren aus 15 Ländern zwischen 2012 und 2016, die verwaltet wurden, durch eine Operation oder follow-up. Das übergeordnete Ziel der IOTA-Phase-5-Studie ist die Entwicklung des optimalen Algorithmus für das Management aller adnexalen Massen. Die spezifischen Ziele dieser zweiten Zwischenanalyse sind: (1) Untersuchung des Auftretens von Komplikationen bei Patienten mit gutartig aussehenden konservativ behandelten Massen (2) Aktualisierung des ADNEX-Modells." @default.
• XRQ9XV description "Dit zijn de tweede tussentijdse gegevens van fase 5 van de IOTA-studie. Deze dataset bevat de gegevens van 14848 prospectief gerekruteerde patiënten met ten minste één adnexale massa verzameld in 39 centra uit 15 landen tussen 2012 en 2016, die werden beheerd door chirurgie of follow-up. Het algemene doel van de IOTA fase 5 studie is de ontwikkeling van het optimale algoritme voor het beheer van alle adnexale massa's. De specifieke doelstellingen voor deze tweede tussentijdse analyses zijn: (1) Om het optreden van complicaties bij patiënten met goedaardig uitziende conservatief behandelde massa's te bestuderen (2) Het ADNEX-model bijwerken." @default.
• XRQ9XV description "Il s'agit de la deuxième donnée intermédiaire de la phase 5 de l'étude IOTA. Cet ensemble de données contient les données de 14848 patients recrutés prospectivement présentant au moins une masse adnexale collectée dans 39 centres de 15 pays entre 2012 et 2016, qui ont été pris en charge par chirurgie ou suivi. L'objectif global de l'étude IOTA phase 5 est le développement de l'algorithme optimal pour la gestion de toutes les masses adnexales. Les objectifs spécifiques de cette deuxième analyse intermédiaire sont les suivants: (1) Étudier l'apparition de complications chez les patients présentant des masses traitées de manière conservatrice et d'apparence bénigne (2) Mettre à jour le modèle ADNEX." @default.
• XRQ9XV description "This is the second interim data of phase 5 of the IOTA study. This dataset contains the data of 14848 prospectively recruited patients presenting with at least one adnexal mass collected in 39 centers from 15 countries between 2012 and 2016, who were managed by surgery or follow-up. The overall aim of the IOTA phase 5 study is the development of the optimal algorithm for the management of all adnexal masses. The specific objectives for this second interim analyses are: (1) To study the occurrence of complications in patients with benign looking conservatively treated masses (2) To update the ADNEX model." @default.
• XUUQTI description "Dans ce fichier de données Excel, les auteurs partagent les données de la publication «Nitrogen recovery from digestate through stripping-scrubbing using citric acid: Effets potentiels de la recirculation et de la postdigestion sur la récupération supplémentaire du biogaz et évaluation du potentiel fertilisant des produits finis. Les données englobent les résultats obtenus avec la digestion anaérobie et la digestion post-aérobie après décapage ou lavage." @default.
• XUUQTI description "In dieser Excel-Datei teilen die Autoren die Daten aus der Publikation "Nitrogen recovery from digestate via stripping-scrubbing using Citronensäure: Mögliche Auswirkungen der Rezirkulation und der Nachverdauung auf die zusätzliche Biogasrückgewinnung und Bewertung des Düngemittelpotenzials von Endprodukten. Die Daten umfassen Ergebnisse, die mit der anaeroben Vergärung und der postaeroben Vergärung nach dem Strippen oder Schrubben erzielt wurden." @default.
• XUUQTI description "In dit Excel databestand delen de auteurs de gegevens uit de publicatie 'Nitrogen recovery from digestate via stripping-scrubbing using citric acid: Potentiële effecten van recirculatie en postdigestie op extra biogasterugwinning en beoordeling van het bemestingspotentieel van eindproducten. De gegevens omvatten resultaten verkregen met de anaërobe vergisting en postaërobe vergisting na strippen of schrobben." @default.
• XUUQTI description "In this Excel data file, the authors share the data from the publication 'Nitrogen recovery from digestate via stripping-scrubbing using citric acid: Potential effects of recirculation and postdigestion on additional biogas recovery, and assessment of the fertilizer potential of end-products'. The data encompasses results obtained with the anaerobic digestion and post-aerobic digestion after stripping or scrubbing." @default.
• XVLHH2 description "De invoerconfiguratie en resulterende statistieken van verschillende optimalisatiealgoritmen die worden toegepast op synthetische gegevensgenerator. De configuratie wordt beschreven in config.yaml en setup.yaml, waardoor het volledig reproduceerbaar is via de gedeelde code. De resulterende statistieken zijn afhankelijk van deze gebruikte configuratie, maar ook van de machine die voor het experiment wordt gebruikt." @default.
• XVLHH2 description "Die Eingabekonfiguration und die daraus resultierenden Metriken aus mehreren Optimierungsalgorithmen, die auf den synthetischen Datengenerator angewendet werden. Die Konfiguration wird in config.yaml und setup.yaml beschrieben, wodurch sie durch den freigegebenen Code vollständig reproduzierbar ist. Die resultierenden Metriken hängen von diesen verwendeten Konfigurationen ab, aber auch von der Maschine, die für das Experiment verwendet wird." @default.
• XVLHH2 description "La configuration d'entrée et les métriques résultantes de plusieurs algorithmes d'optimisation appliqués au générateur de données synthétiques. La configuration est décrite dans config.yaml et setup.yaml, ce qui la rend entièrement reproductible via le code partagé. Les métriques résultantes dépendent de ces configurations utilisées mais aussi de la machine utilisée pour l'expérience." @default.
• XVLHH2 description "The input configuration and resulting metrics from several optimization algorithms applied to synthetic data generator. The configuration is described in config.yaml and setup.yaml, making it fully reproducibly through the shared code. The resulting metrics are dependent on these used config but also the machine used for the experiment." @default.
• XVOUAH description "De dataset bevat actuele metingen van Bluetooth Low Energy boards, geflitst met verschillende software. Het bevat verder kenmerken die kenmerkend zijn voor de verschillende software op elk knooppunt. De metingen beslaan een periode van drie uur voor vier knooppunten. Het kan worden gebruikt voor het trainen van voorspellingsmodellen voor energieverbruik." @default.
• XVOUAH description "Der Datensatz enthält aktuelle Messungen von Bluetooth Low Energy Boards, die mit unterschiedlicher Software geflasht wurden. Es umfasst auch Merkmale, die für die unterschiedliche Software auf jedem Knoten charakteristisch sind. Die Messungen umfassen einen Zeitraum von drei Stunden für vier Knoten. Es kann für das Training von Energieverbrauchsvorhersagemodellen verwendet werden." @default.
• XVOUAH description "Le jeu de données contient les mesures actuelles des cartes Bluetooth Low Energy, flashées avec différents logiciels. Il comprend en outre des caractéristiques caractéristiques des différents logiciels sur chaque nœud. Les mesures s'étendent sur une période de trois heures pour quatre nœuds. Il peut être utilisé pour former des modèles de prévision de la consommation d'énergie." @default.
• XVOUAH description "The dataset contains current measurements of Bluetooth Low Energy boards, flashed with different software. It further comprises features characteristic to the different software on each node. The measurements span a period of three hours for four nodes. It can be used for training energy consumption prediction models." @default.
• XXVFLW description "Data described in the manuscript consisting of 1 posthoc analysis on the EPaNIC trial. Background: As compared to withholding parenteral nutrition (PN) until one week after intensive care unit (ICU) admission, Early PN prolonged ICU dependency in the EPaNIC randomized controlled trial (RCT). The Refeeding RCT showed improved outcome by temporary macronutrient restriction in ICU patients developing refeeding hypophosphatemia, defined as a phosphate decrease of > 0.16 mmol/L to levels 0.16 mmol/L decrease over the first 2 ICU-days), or a combination of both (CHP) interacted with the randomized nutritional strategy for its impact on outcome, adjusted for risk factors. In case of significant interaction, we studied whether the respective change could be predicted by baseline characteristics. Results: Of 3520 patients with available phosphate measurements, AHP developed in 9.1%, RHP in 23.7%, and CHP in 5.3% of patients. RHP, but not AHP or CHP, interacted with the randomized intervention for its impact on outcome (p = 0.01). In RHP patients, Early PN independently associated with a lower likelihood of an earlier discharge alive from ICU (adjusted HR 0.75 [0.65-0.87]). In patients without RHP, Early PN did not significantly associate with this outcome (adjusted HR 0.93 [0.86-1.00]). Development of RHP was only poorly predicted by admission characteristics (adjusted pseudo R-squared = 1.7%). Conclusion: Development of RHP may identify patients who are particularly harmed by early PN. Future studies should prospectively validate the potential of including RHP in a ready-to-feed indicator." @default.
• XXVFLW description "Données décrites dans le manuscrit consistant en 1 analyse post-hoc sur l'essai EPaNIC. Contexte: Par rapport à la rétention de la nutrition parentérale (PN) jusqu'à une semaine après l'admission en unité de soins intensifs (USI), Early PN a prolongé la dépendance à l'USI dans l'essai contrôlé randomisé (ECR) EPaNIC. L'ECR de réalimentation a montré une amélioration des résultats par une restriction temporaire des macronutriments chez les patients en soins intensifs développant une hypophosphatémie de réalimentation, définie comme une diminution du phosphate de > 0,16 mmol/L à des niveaux de 0,16 mmol/L au cours des 2 premiers jours en soins intensifs), ou une combinaison des deux (CHP) a interagi avec la stratégie nutritionnelle randomisée pour son impact sur les résultats, ajustée pour les facteurs de risque. En cas d'interaction significative, nous avons étudié si le changement respectif pouvait être prédit par les caractéristiques de base. Résultats : Sur 3520 patients avec des mesures de phosphate disponibles, l'AHP s'est développé chez 9,1%, le RHP chez 23,7% et le CHP chez 5,3% des patients. RHP, mais pas AHP ou CHP, a interagi avec l'intervention randomisée pour son impact sur les résultats (p = 0,01). Chez les patients atteints de RHP, Early PN associé indépendamment à une probabilité plus faible d'une sortie plus précoce vivante de l'unité de soins intensifs (HR ajusté 0,75 [0,65-0,87]). Chez les patients sans RHP, Early PN ne s'est pas associé de manière significative à ce résultat (HR ajusté 0,93 [0,86-1,00]). Le développement du RHP n'a été que mal prédit par les caractéristiques d'admission (pseudo R-carré ajusté = 1,7%). Conclusion : Le développement de RHP peut identifier les patients qui sont particulièrement lésés par le NP précoce. Les études futures devraient valider prospectivement le potentiel d'inclusion de RHP dans un indicateur prêt-à-alimenter." @default.
• XXVFLW description "Gegevens beschreven in het manuscript bestaande uit 1 posthoc-analyse van de EPaNIC-studie. Achtergrond: In vergelijking met het achterhouden van parenterale voeding (PN) tot een week na opname op de intensive care unit (ICU), verlengde vroege PN de ICU-afhankelijkheid in de EPaNIC gerandomiseerde gecontroleerde studie (RCT). De Refeeding RCT toonde een verbeterde uitkomst door tijdelijke macronutriëntenbeperking bij ICU-patiënten die hypofosfatemie ontwikkelden, gedefinieerd als een fosfaatafname van > 0,16 mmol/L tot niveaus 0,16 mmol/L afname gedurende de eerste 2 ICU-dagen), of een combinatie van beide (CHP) interageerde met de gerandomiseerde voedingsstrategie voor de impact op de uitkomst, gecorrigeerd voor risicofactoren. In het geval van significante interactie hebben we onderzocht of de respectieve verandering kon worden voorspeld door basiskenmerken. Resultaten: Van de 3520 patiënten met beschikbare fosfaatmetingen ontwikkelde AHP zich bij 9,1%, RHP bij 23,7% en CHP bij 5,3% van de patiënten. RHP, maar niet AHP of CHP, interageerde met de gerandomiseerde interventie voor de impact op de uitkomst (p = 0,01). Bij RHP-patiënten, Vroege PN onafhankelijk geassocieerd met een lagere kans op een eerdere afscheiding levend van ICU (aangepaste HR 0,75 [0,65-0,87]). Bij patiënten zonder RHP was Early PN niet significant geassocieerd met deze uitkomst (gecorrigeerde HR 0,93 [0,86-1.00]). De ontwikkeling van RHP werd slechts slecht voorspeld door toelatingskenmerken (aangepast pseudo R-kwadraat = 1,7%). Conclusie: De ontwikkeling van RHP kan patiënten identificeren die in het bijzonder door vroege PN worden geschaad. Toekomstige studies moeten prospectief het potentieel valideren van het opnemen van RHP in een ready-to-feed indicator." @default.
• XXVFLW description "Im Manuskript beschriebene Daten, die aus einer Posthoc-Analyse der EPaNIC-Studie bestehen. Hintergrund: Im Vergleich zum Zurückhalten der parenteralen Ernährung (PN) bis eine Woche nach der Aufnahme auf der Intensivstation (ICU) verlängerte die frühe PN die ICU-Abhängigkeit in der randomisierten kontrollierten EPaNIC-Studie (RCT). Die Refeeding RCT zeigte ein verbessertes Ergebnis durch vorübergehende Makronährstoffrestriktion bei Intensivpatienten, die eine Refeeding-Hypophosphatämie entwickelten, definiert als eine Phosphatabnahme von > 0,16 mmol/L auf ein Niveau von 0,16 mmol/L während der ersten 2 Intensivtage) oder eine Kombination aus beiden (CHP) interagierte mit der randomisierten Ernährungsstrategie für ihre Auswirkungen auf das Ergebnis, bereinigt um Risikofaktoren. Im Falle einer signifikanten Wechselwirkung untersuchten wir, ob die jeweilige Veränderung durch Baseline-Charakteristiken vorhergesagt werden konnte. Ergebnisse: Von 3520 Patienten mit verfügbaren Phosphatmessungen entwickelte sich AHP bei 9,1%, RHP bei 23,7% und CHP bei 5,3% der Patienten. RHP, aber nicht AHP oder CHP, interagierten mit der randomisierten Intervention für ihre Auswirkungen auf das Ergebnis (p = 0,01). Bei RHP-Patienten war die frühe PN unabhängig davon mit einer geringeren Wahrscheinlichkeit einer früheren Entlassung aus der Intensivstation verbunden (angepasste HR 0,75 [0,65-0,87]). Bei Patienten ohne RHP assoziierte die frühe PN nicht signifikant mit diesem Ergebnis (angepasste HR 0,93 [0,86-1,00]). Die Entwicklung der RHP wurde durch Zulassungsmerkmale nur schlecht vorhergesagt (bereinigtes Pseudo-R-Quadrat = 1,7%). Schlussfolgerung: Die Entwicklung von RHP kann Patienten identifizieren, die besonders durch frühe PN geschädigt werden. Zukünftige Studien sollten prospektiv das Potenzial der Einbeziehung von RHP in einen fütterungsfertigen Indikator validieren." @default.
• XZHCPU description "Cet ensemble de données contient les fichiers nécessaires au traitement de l'expérience de diffusion Hyper Rayleigh et à la distribution des tailles CNC pour le manuscrit: "Hyperpolarisabilité de second ordre des nanocristaux de cellulose: une enquête expérimentale et théorique". L'ensemble de données comprend les spectres de l'Hyper Rayleigh Scattering. L'imagerie AFM est utilisée pour la taille et la distribution des cristaux. Le HRS et l'AFM sont tous deux utilisés pour déterminer l'hyperpolarisabilité et le rapport de dépolarisation décrits dans le manuscrit." @default.
• XZHCPU description "Deze dataset bevat bestanden die nodig zijn voor de verwerking van het Hyper Rayleigh-verstrooiingsexperiment en de CNC-grootteverdeling voor het manuscript: "Tweede orde Hyperpolarizability van Cellulose Nanocrystals: een experimenteel en theoretisch onderzoek". De dataset bevat de spectra van de Hyper Rayleigh Scattering. De AFM-beeldvorming wordt gebruikt voor de grootte en de distributie van de kristallen. Zowel HRS als AFM worden gebruikt om de hyperpolarizability en de depolarisatieverhouding te bepalen die in het manuscript wordt geschetst." @default.
• XZHCPU description "Dieser Datensatz enthält Dateien, die für die Verarbeitung des Hyper Rayleigh-Streuexperiments und die CNC-Größenverteilung für das Manuskript benötigt werden: „Hyperpolarisierbarkeit von Cellulose-Nanokristallen zweiter Ordnung: Eine experimentelle und theoretische Untersuchung. Der Datensatz enthält die Spektren der Hyper Rayleigh Scattering. Die AFM-Bildgebung wird für die Größe und Verteilung der Kristalle verwendet. Sowohl das HRS als auch das AFM werden verwendet, um die im Manuskript skizzierte Hyperpolarisierbarkeit und das Depolarisationsverhältnis zu bestimmen." @default.
• XZHCPU description "This dataset contains files needed for the processing of the Hyper Rayleigh scattering experiment and the CNC size distribution for the manuscript : "Second Order Hyperpolarizability of Cellulose Nanocrystals: an Experimental and Theoretical Investigation". The dataset includes the spectra of the Hyper Rayleigh Scattering. The AFM imaging is used for the size and distribution of the crystals. Both the HRS and AFM are used to determine the hyperpolarizability and the depolarization ratio outlined in the manuscript." @default.
• Y4ASXA description "Der Zweck dieses Datensatzes besteht darin, dem Leser Zugang zu den experimentellen Daten zu geben, die in der Publikation "Über den Ursprung von Kooperationseffekten bei der Bildung selbstorganisierter molekularer Netzwerke an der Flüssigkeits-Feststoff-Grenzfläche" (DOI: 10.1039/D4SC00284A). Dieser Ordner enthält einen Datensatz von Rastertunnelmikroskopiebildern (STM) und quantitativen Analysedateien, die für eine systematische Untersuchung der Wirkung der Konzentration auf den Gesamtprozess der selbstorganisierten molekularen Netzwerkbildung an der Flüssigkeits-Feststoff-Grenzfläche für den Fall von 1-(Octadecyloxy)-3,5-dimethylbenzol an der Heptansäure/HOPG-Grenzfläche verwendet werden. Dabei wurde der Einfluss der Konzentration auf das Adsorptionsverhalten mit Fokus auf die Oberflächenbedeckung im Nanobereich evaluiert und die erhaltenen Ergebnisse mit analytischen thermodynamischen Modellen analysiert." @default.
• Y4ASXA description "Het doel van deze gegevensverzameling is de lezer toegang te geven tot de experimentele gegevens die worden gebruikt in de publicatie "On the origin of cooperativity effects in the formation of self-assembled molecular networks at the liquid/solid interface" (DOI: 10.1039/D4SC00284A). Deze map bevat een dataset van scanning tunnelling microscopy (STM)-beelden en kwantitatieve analysebestanden die worden gebruikt voor een systematische studie van het effect van concentratie op het totale proces van zelfgeassembleerde moleculaire netwerkvorming op de vloeistof / vaste interface voor het geval van 1-(octadecyloxy)-3,5-dimethylbenzeen op de heptaanzuur / HOPG-interface. Hierin, is het effect van de concentratie op het adsorptiegedrag, dat zich op de oppervlaktedekking concentreert, geëvalueerd bij nanoscale, en de verkregen resultaten zijn geanalyseerd gebruikend analytische thermodynamische modellen." @default.
• Y4ASXA description "Le but de cet ensemble de données est de donner au lecteur accès aux données expérimentales utilisées dans la publication "Sur l'origine des effets de coopérativité dans la formation de réseaux moléculaires auto-assemblés à l'interface liquide/solide" (DOI: 10.1039/D4SC00284A). Ce dossier contient un ensemble de données d'images de microscopie par tunnel à balayage (STM) et de fichiers d'analyse quantitative utilisés pour une étude systématique de l'effet de la concentration sur le processus global de formation de réseaux moléculaires auto-assemblés à l'interface liquide/solide pour le cas du 1-(octadécyloxy)-3,5-diméthylbenzène à l'interface acide heptanoïque/HOPG. Ici, l'effet de la concentration sur le comportement d'adsorption, en se concentrant sur la couverture de surface, a été évalué à l'échelle nanométrique, et les résultats obtenus ont été analysés à l'aide de modèles thermodynamiques analytiques." @default.
• Y4ASXA description "The purpose of this data set is to give the reader access to the experimental data used in the publication "On the origin of cooperativity effects in the formation of self-assembled molecular networks at the liquid/solid interface​" ( DOI: 10.1039/D4SC00284A). This folder contains a dataset of scanning tunnelling microscopy (STM) images and quantitative analysis files used for a systematic study of the effect of concentration on the overall process of self-assembled molecular network formation at the liquid/solid interface for the case of 1-(octadecyloxy)-3,5-dimethylbenzene at the heptanoic acid/HOPG interface. Herein, the effect of the concentration on the adsorption behaviour, focusing on the surface coverage, has been evaluated at the nanoscale, and obtained results have been analysed using analytical thermodynamic models." @default.
• YAMJUS description "Ce dépôt contient les données et le script R accompagnant l'article "La cristallisation du langage au fil du temps" (en cours d'examen). Les jeux de données sont stockés au format txt (tab-delimited) et rds dans le dossier /data. Les fichiers ngrams_lemma.txt et ngrams_pos.txt contiennent des trigrammes de lemme et de partie de parole et des informations de fréquence extraites du corpus C-CLAMP (1850-1999; Piersoul et coll. 2021). Ces fichiers sont utilisés pour calculer les mesures d'association des trigrammes avec le code R dans 01_data_preparation.R. Le fichier 02_analyses.R contient le code R utilisé pour modéliser la cohérence interne des trigrammes à travers le temps à l'aide de modèles mixtes linéaires et additifs généralisés, et évaluer leur distribution au moyen de l'entropie de Shannon et de Kullback-Leibler Divergence." @default.
• YAMJUS description "Deze repository bevat de gegevens en het R-script bij het artikel "De kristallisatie van taal in de loop van de tijd" (onder voorbehoud). De datasets worden opgeslagen in txt (tab-gescheiden) en rds formaat in de /data map. De bestanden ngrams_lemma.txt en ngrams_pos.txt bevatten lemma- en spraaktrigrammen en frequentie-informatie uit het C-CLAMP corpus (1850-1999; Piersoul et al. 2021). Deze bestanden worden gebruikt om de associatiemaatstaven van de trigrammen te berekenen met de R-code in 01_data_preparation.R. Het bestand 02_analyses.R bevat de R-code die wordt gebruikt om de interne samenhang van de trigrammen door de tijd te modelleren met behulp van gegeneraliseerde lineaire en additieve gemengde modellen en de verdeling ervan te beoordelen door middel van Shannon's entropie en Kullback-Leibler Divergence." @default.
• YAMJUS description "Dieses Repository enthält die Daten und das R-Skript, die dem Papier "The crystallization of language over time" (Die Kristallisation der Sprache im Laufe der Zeit) beigefügt sind (wird derzeit überprüft). Die Datensätze werden im Format txt (tab-delimited) und rds im Ordner /data gespeichert. Die Dateien ngrams_lemma.txt und ngrams_pos.txt enthalten Lemma- und Sprachteiltrigramme sowie Frequenzinformationen, die aus dem C-CLAMP-Korpus (1850-1999; Piersoul et al. 2021). Diese Dateien werden verwendet, um die Assoziationsmaße der Trigramme mit dem R-Code in 01_data_preparation.R zu berechnen.Die Datei 02_analyses.R enthält den R-Code, der verwendet wird, um die interne Kohärenz der Trigramme durch die Zeit mit verallgemeinerten linearen und additiven Mischmodellen zu modellieren und ihre Verteilung anhand von Shannons Entropie und Kullback-Leibler Divergenz zu bewerten." @default.
• YAMJUS description "This repository contains the data and R script accompanying the paper "The crystallization of language over time" (under review). The datasets are stored in txt (tab-delimited) and rds format in the /data folder. The files ngrams_lemma.txt and ngrams_pos.txt contain lemma and part-of-speech trigrams and frequency information culled from the C-CLAMP corpus (1850-1999; Piersoul et al. 2021). These files are used to calculate the trigrams' association measures with the R code in 01_data_preparation.R. The file 02_analyses.R contains the R code used to model the trigrams' internal coherence through time using generalized linear and additive mixed models, and assess their distribution by means of Shannon's entropy and Kullback-Leibler Divergence." @default.
• YCXDOJ description "Cet ensemble de données contient des noms collectifs grecs anciens annotés pour un certain nombre de variables, tels qu’utilisés dans Keersmaekers & Van Hal (2022), In Search of the Flocks: Comment effectuer des requêtes onomasiologiques dans un corpus grec ancien? Chaque ligne est une instance d'un nom collectif dans le corpus GLAUx, avec quelques informations accompagnées afin d'expliquer leur diachronie et leur sémantique. Pour plus de détails sur la façon dont ces noms sont récupérés et ce que nous pouvons faire avec eux, voir l'article cité." @default.
• YCXDOJ description "Deze dataset bevat oude Griekse collectieve zelfstandige naamwoorden geannoteerd voor een aantal variabelen, zoals gebruikt in Keersmaekers & Van Hal (2022), In Search of the Flocks: Hoe onomasiologische zoekopdrachten uit te voeren in een oud Grieks Corpus? Elke rij is een voorbeeld van een collectief zelfstandig naamwoord in het GLAUx corpus, met wat begeleidende informatie om hun diachronie en semantiek uit te leggen. Voor meer informatie over hoe deze zelfstandige naamwoorden worden opgehaald en wat we ermee kunnen doen, zie het geciteerde artikel." @default.
• YCXDOJ description "Dieser Datensatz enthält altgriechische Sammelnomen, die für eine Reihe von Variablen kommentiert wurden, wie in Keersmaekers & Van Hal (2022), In Search of the Flocks: Wie führt man onomasiologische Abfragen in einem altgriechischen Korpus durch? Jede Zeile ist eine Instanz eines kollektiven Substantivs im GLAUx-Korpus, mit einigen begleiteten Informationen, um ihre Diachronie und Semantik zu erklären. Weitere Einzelheiten darüber, wie diese Substantive abgerufen werden und was wir damit tun können, finden Sie im zitierten Papier." @default.
• YCXDOJ description "This dataset contains Ancient Greek collective nouns annotated for a number of variables, as used in Keersmaekers & Van Hal (2022), In Search of the Flocks: How to Perform Onomasiological Queries in an Ancient Greek Corpus? Each row is an instance of a collective noun in the GLAUx corpus, with some accompanied information so as to explain their diachrony and semantics. For more details about how these nouns are retrieved and what we can do with them, see the cited paper." @default.
• YG4LXD description "Cet ensemble de données contient les tableaux d'extraction de données d'un examen de la portée effectué pour évaluer la variabilité, les déterminants et la valeur prédictive des résultats de transplantation. La recherche finale a été effectuée le 15 juillet 2024." @default.
• YG4LXD description "Deze dataset bevat de gegevensextractietabellen van een verkennende beoordeling die is uitgevoerd om de variabiliteit, determinanten en voorspellende waarde voor transplantatieresultaten te beoordelen. De laatste huiszoeking vond plaats op 15 juli 2024." @default.
• YG4LXD description "Dieser Datensatz enthält die Datenextraktionstabellen einer Scoping-Überprüfung, die durchgeführt wurde, um Variabilität, Determinanten und prädiktiven Wert für Transplantationsergebnisse zu bewerten. Die letzte Durchsuchung fand am 15. Juli 2024 statt." @default.
• YG4LXD description "This dataset contains the data extraction tables of a scoping review performed to assess variability, determinants, and predictive value for transplant outcomes. The final search was carried out on July 15, 2024." @default.
• YHM3J7 description "Cette étude transversale a étudié la sarcopénie et la faible masse musculaire en comparant les adultes âgés de plus de 65 ans avec MBS précédent (BAR) aux patients suivant la gestion de l'obésité non chirurgicale (CON). L'ensemble de données contient des données pour 100 participants à l'étude, y compris les antécédents médicaux, l'anthropométrie et la composition corporelle, l'évaluation de la sarcopénie, l'apport alimentaire, y compris un accent sur l'apport en sélénium et en protéines, et la biochimie du sang, y compris un accent sur l'état du sélénium." @default.
• YHM3J7 description "Deze cross-sectionele studie onderzocht sarcopenie en lage spiermassa door volwassenen ouder dan 65 jaar te vergelijken met eerdere MBS (BAR) met patiënten na niet-chirurgische obesitas management (CON). De dataset bevat gegevens voor 100 studiedeelnemers, inclusief medische geschiedenis, antropometrie en lichaamssamenstelling, beoordeling van sarcopenie, inname via de voeding, inclusief een focus op selenium- en eiwitinname, en bloedbiochemie, inclusief een focus op seleniumstatus." @default.
• YHM3J7 description "Diese Querschnittsstudie untersuchte Sarkopenie und niedrige Muskelmasse durch den Vergleich von Erwachsenen älter als 65 Jahre mit früheren MBS (BAR) mit Patienten nach nicht-chirurgischem Adipositas-Management (CON). Der Datensatz enthält Daten für 100 Studienteilnehmer, einschließlich Anamnese, Anthropometrie und Körperzusammensetzung, Bewertung von Sarkopenie, Nahrungsaufnahme einschließlich eines Fokus auf Selen- und Proteinaufnahme und Blutbiochemie, einschließlich eines Fokus auf Selenstatus." @default.
• YHM3J7 description "This cross-sectional study investigated sarcopenia and low muscle mass by comparing adults older than 65 years with previous MBS (BAR) to patients following non-surgical obesity management (CON). The dataset contains data for 100 study participants, inlcuding medical history, anthropometry and body composition, assessment of sarcopenia, dietary intake including a focus on selenium and protein intake, and blood biochemistry, including a focus on selenium status." @default.
• YHMU7R description "Cet ensemble de données fait partie du projet ORDinL (FWO research grant S007318N). Il contient des informations sur l'exécution des tâches d'entrepôt fournies par Objective International, avec des entrées allant de fin 2009 à début 2019." @default.
• YHMU7R description "Deze dataset maakt deel uit van het ORDinL-project (FWO-onderzoeksbeurs S007318N). Het bevat informatie over de uitvoering van magazijntaken verstrekt door Objective International, met vermeldingen variërend van eind 2009 tot begin 2019." @default.
• YHMU7R description "Dieser Datensatz ist Teil des ORDinL-Projekts (FWO-Forschungsstipendium S007318N). Es enthält von Objective International bereitgestellte Informationen zur Ausführung von Lageraufgaben mit Einträgen von Ende 2009 bis Anfang 2019." @default.
• YHMU7R description "This dataset is part of the ORDinL project (FWO research grant S007318N). It contains warehouse task execution information provided by Objective International, with entries ranging from the end of 2009 to the beginning of 2019." @default.
• YNXW3X description "Aims: Validation of the CrCl Predictor, a previously developed machine-learning prediction tool to predict the measured creatinine clearance of critically ill patients on the next ICU day. The second aim was to compare the accuracy of the CrCl Predictor with predictions made ICU physicians . Scope: the dataset contains a retrospective prediction by the CrCl Predictor based on prospectively collected data, and a prospective prediction by ICU physicians Nature: Data used for the CrCl Predictor calculation are collected in SQL, and the data on the predictions made by physicians are collected in excell." @default.
• YNXW3X description "Doel: Validatie van de CrCl Predictor, een eerder ontwikkelde machine-learning voorspellingstool om de gemeten creatinineklaring van ernstig zieke patiënten op de volgende ICU-dag te voorspellen. Het tweede doel was om de nauwkeurigheid van de CrCl Predictor te vergelijken met voorspellingen van IC-artsen. Toepassingsgebied: de dataset bevat een retrospectieve voorspelling door de CrCl Predictor op basis van prospectief verzamelde gegevens en een prospectieve voorspelling door ICU-artsen Natuur: Gegevens die worden gebruikt voor de berekening van de CrCl Predictor worden verzameld in SQL en de gegevens over de voorspellingen van artsen worden verzameld in excell." @default.
• YNXW3X description "Objectifs: Validation du prédicteur CrCl, un outil de prédiction d'apprentissage automatique précédemment développé pour prédire la clairance de la créatinine mesurée chez les patients gravement malades le jour suivant de l'unité de soins intensifs. Le deuxième objectif était de comparer la précision du prédicteur CrCl avec les prédictions faites par les médecins des soins intensifs. Champ d’application: l'ensemble de données contient une prédiction rétrospective par le CrCl Predictor basée sur des données collectées prospectivement, et une prédiction prospective par les médecins de l'USI Nature : Les données utilisées pour le calcul du prédicteur CrCl sont collectées en SQL, et les données sur les prédictions faites par les médecins sont collectées dans excell." @default.
• YNXW3X description "Ziele: Validierung des CrCl Predictors, eines zuvor entwickelten Vorhersagetools für maschinelles Lernen, um die gemessene Kreatinin-Clearance kritisch kranker Patienten am nächsten ICU-Tag vorherzusagen. Das zweite Ziel bestand darin, die Genauigkeit des CrCl-Prädiktors mit Vorhersagen zu vergleichen, die von ICU-Ärzten gemacht wurden. Anwendungsbereich: Der Datensatz enthält eine retrospektive Vorhersage durch den CrCl Predictor basierend auf prospektiv gesammelten Daten und eine prospektive Vorhersage durch ICU-Ärzte. Art: Die Daten, die für die Berechnung des CrCl-Predictors verwendet werden, werden in SQL gesammelt, und die Daten über die Vorhersagen von Ärzten werden in excell gesammelt." @default.
• YO4KI5 description "Ces données de recherche impliquent un questionnaire pour la collecte d'informations sur les exposomes dans les différentes cohortes EXIMIEURES. Il interroge les informations démographiques et anthropométriques de base, l'éducation, les habitudes concernant le tabagisme, l'alimentation, l'alcool et l'exercice, les loisirs et les activités, l'utilisation de produits ménagers, les animaux de compagnie, les implants métalliques, les tatouages, les difficultés de sommeil et l'hygiène post-COVID. Le questionnaire est en anglais mais est également disponible dans d'autres langues (néerlandais, danois, espagnol et roumain) sur demande." @default.
• YO4KI5 description "Deze onderzoeksgegevens omvatten een vragenlijst voor het verzamelen van exposoominformatie in de verschillende EXIMIOUS-cohorten. Het ondervraagt demografische en antropometrische basisinformatie, onderwijs, gewoonten met betrekking tot roken, dieet, alcohol en lichaamsbeweging, hobby's en activiteiten, gebruik van huishoudelijke producten, huisdieren, metalen implantaten, tatoeages, slaapproblemen en post-COVID-hygiëne. De vragenlijst is in het Engels, maar is ook beschikbaar in andere talen (Nederlands, Deens, Spaans en Roemeens) op aanvraag." @default.
• YO4KI5 description "Diese Forschungsdaten beinhalten einen Fragebogen zur Erhebung von Exposomeninformationen in den verschiedenen EXIMIOUS-Kohorten. Es befragt grundlegende demografische und anthropometrische Informationen, Bildung, Gewohnheiten in Bezug auf Rauchen, Ernährung, Alkohol und Bewegung, Hobbys und Aktivitäten, Verwendung von Haushaltsprodukten, Haustiere, Metallimplantate, Tätowierungen, Schlafstörungen und Post-COVID-Hygiene. Der Fragebogen ist auf Englisch, aber auch in anderen Sprachen (Niederländisch, Dänisch, Spanisch und Rumänisch) auf Anfrage erhältlich." @default.
• YO4KI5 description "This research data entails a questionnaire for the collection of exposome information in the different EXIMIOUS cohorts. It interrogates basic demographic and anthropometric information, education, habits regarding smoking, diet, alcohol, and exercise, hobbies and activities, household product use, pets, metal implants, tattoos, sleeping difficulties, and post-COVID hygiene. The questionnaire is in English but is also available in other languages (Dutch, Danish, Spanish, and Romanian) upon request." @default.
• YOHGP6 description "Cet ensemble de données fournit des données structurées sur les effets du chauffage auxiliaire rayonnant in situ dans l'impression 3D par dépôt fusionné. Il accompagne la publication de la revue intitulée "In situ radiant auxiliaire heating in fused deposition 3D printing", qui est actuellement à l'étude. Cet ensemble de données permet aux lecteurs de reproduire les principaux résultats présentés dans le document, notamment: Données d'impression 3D, telles que le fichier .3mf de la tâche d'impression et le Gcode correspondant Données brutes de surveillance par caméra IR du refroidissement de la pièce (résolution spatiale 31 μm/pixel, 32 Hz) Données d'entrée, de sortie et d'analyse de simulations thermiques (profils temporels locaux et champs de température, etc.) Données brutes d'essai mécanique et courbes contrainte-déformation Afficher les fonctions de calcul des facteurs et des exemples Taille totale des données: ~49 Go" @default.
• YOHGP6 description "Deze dataset biedt gestructureerde gegevens over de effecten van in-situ stralingshulpverwarming bij gesmolten depositie 3D-printen. Het vergezelt de tijdschriftpublicatie getiteld "In situ radiant auxiliary heating in fused deposition 3D printing", die momenteel wordt herzien. Deze dataset stelt lezers in staat om de belangrijkste resultaten te reproduceren die in de paper worden gepresenteerd, waaronder: 3D-afdrukgegevens, zoals .3mf-bestand van de afdruktaak en bijbehorende Gcode Ruwe gegevens van IR-camerabewaking van de onderdeelkoeling (ruimtelijke resolutie 31 μm/pixel, 32 Hz) Input-, output- en analysegegevens van thermische simulaties (lokale temporele profielen en temperatuurvelden, enz.) Mechanische test ruwe gegevens en stress-strain curves Factorberekeningsfuncties en voorbeelden bekijken Totale gegevensgrootte: ~49 GB" @default.
• YOHGP6 description "Dieser Datensatz liefert strukturierte Daten über die Auswirkungen der in-situ Strahlungshilfsheizung im verschmolzenen 3D-Druck. Sie begleitet die Zeitschriftenpublikation "In situ radiant auxiliary heating in fused deposition 3D printing", die derzeit überprüft wird. Dieser Datensatz ermöglicht es den Lesern, die wichtigsten Ergebnisse des Papiers zu reproduzieren, darunter: 3D-Druckdaten wie .3mf-Datei des Druckauftrags und zugehöriger Gcode Rohdaten der IR-Kameraüberwachung der Teilekühlung (Raumauflösung 31 μm/Pixel, 32 Hz) Eingabe-, Ausgabe- und Analysedaten von thermischen Simulationen (lokale Zeitprofile und Temperaturfelder etc.) Mechanische Prüfrohdaten und Spannungs-Dehnungs-Kurven Faktorberechnungsfunktionen und Beispiele anzeigen Gesamtdatengröße: ~49 GB" @default.
• YOHGP6 description "This dataset provides structured data on the effects of in-situ radiant auxiliary heating in fused deposition 3D printing. It accompanies the journal publication entitled "In situ radiant auxiliary heating in fused deposition 3D printing", which is currently under review. This dataset enables readers to reproduce key results presented in the paper, including: 3D printing data, such as .3mf file of the printing job and corresponding Gcode Raw data of IR camera monitoring of the part cooling (spatial resolution 31 μm/pixel, 32 Hz) Input, output and analyses data of thermal simulations (local temporal profiles and temperature fields, etc.) Mechanical test raw data and stress-strain curves View factor calculation functions and examples Total data size: ~49 GB" @default.
• YOIAEG description "Cet ensemble de données vise à améliorer la conception d'un système de communication interne utilisant les ondes ultrasonores comme vecteur d'information. À cette fin, nous avons effectué des caractérisations de réponse impulsionnelle de canal (CIR) de fantômes de gélatine fabriqués sur mesure de géométries rectangulaires. Les transducteurs utilisés sont des transducteurs à ultrasons à l'échelle mm, omnidirectionnels, ~1MHz. Les réponses d'impulsion de canal sont représentées par des moindres carrés ajustés sur un modèle de réponse d'impulsion finie (FIR) avec 2000 robinets échantillonnés à 5MHz, capables de capturer une durée de réponse d'impulsion de 400us. Les fantômes sont caractérisés dans deux scénarios différents: i) entouré d'un réservoir d'eau anéchoïque (imitant la communication à l'intérieur du corps), et ii) à l'air libre (imitant la communication à l'intérieur du corps). Enfin, pour améliorer le réalisme des canaux, un sous-ensemble de fantômes ont des os de poulet insérés sur mesure. Cet ensemble de données est également accessible sur le lien Github" @default.
• YOIAEG description "Deze dataset is bedoeld om het ontwerp van een in-body communicatiesysteem te verbeteren met behulp van ultrasone golven als informatiedrager. Daartoe voerden we kanaalimpulsresponskarakteriseringen (CIR) uit van op maat gemaakte gelatinefantomen van rechthoekige geometrieën. De gebruikte omvormers zijn mm-schaal, omnidirectioneel, ~ 1MHz ultrasone omvormers. De kanaalimpulsresponsen worden weergegeven door de kleinste kwadraten die passen op een eindig impulsrespons (FIR) model met 2000 taps bemonsterd op 5MHz, in staat om een impulsresponsduur van 400us vast te leggen. De fantomen worden gekenmerkt in twee verschillende scenario's: i) omgeven door een anechoïsch waterreservoir (nabootsen van lichaamscommunicatie), en ii) door de open lucht (nabootsen van lichaamscommunicatie). Tot slot, om het kanaalrealisme te verbeteren, heeft een subset van fantomen op maat ingebrachte kippenbotten. Deze dataset is ook toegankelijk via Github link" @default.
• YOIAEG description "Dieser Datensatz zielt darauf ab, das Design eines In-Body-Kommunikationssystems zu verbessern, das Ultraschallwellen als Informationsträger verwendet. Zu diesem Zweck haben wir Channel-Impuls-Response (CIR)-Charakterisierungen von maßgeschneiderten Gelatine-Phantomen rechteckiger Geometrien durchgeführt. Die verwendeten Wandler sind mm-Skala, omnidirektional, ~ 1MHz Ultraschallwandler. Die Kanalimpulsantworten werden durch kleinste Quadrate dargestellt, die auf ein FIR-Modell (Finite Impulsantwort) mit 2000 bei 5 MHz abgetasteten Hähnen passen, die eine Impulsantwortdauer von 400us erfassen können. Die Phantome werden in zwei verschiedenen Szenarien charakterisiert: i) umgeben von einem reflexionsarmen Wassertank (Nachahmung der Körperkommunikation) und ii) unter freiem Himmel (Nachahmung der Körperkommunikation). Um den Kanalrealismus zu verbessern, haben eine Teilmenge von Phantomen maßgeschneiderte Hühnerknochen. Dieser Datensatz ist auch auf Github Link zugänglich" @default.
• YOIAEG description "This dataset aims to enhance the design of an in-body communication system using ultrasound waves as an information carrier. To this end, we carried out channel impulse response (CIR) characterizations of custom-fabricated gelatin phantoms of rectangular geometries. The used transducers are mm-scale, omnidirectional, ~1MHz ultrasound transducers. The channel impulse responses are represented by least-squares fitting on a finite impulse response (FIR) model with 2000 taps sampled at 5MHz, capable of capturing an impulse response duration of 400us. The phantoms are characterized in two different scenarios: i) surrounded by an anechoic water tank (mimicking in-body communication), and ii) by the open air (mimicking on-body communication). Finally, to improve channel realism, a subset of phantoms have custom-inserted chicken bones. This dataset is also accessible on Github link" @default.
• YP9H4R description "Dans le cadre du projet EXIMIOUS, nous visons à identifier les empreintes immunitaires comme signes d'exposition environnementale (biomarqueur). Idéalement, ces signes précoces peuvent être détectés avant que la santé ne soit affectée, afin d'aider à prévenir les maladies chez les individus de la population générale et / ou chez les travailleurs ayant un type d'exposition spécifique. Nous collecterons de manière approfondie des données cliniques et socio-économiques ainsi que des informations sur l’exposition environnementale (exposition) et l’état de santé du système immunitaire (immunome) des participants de plusieurs cohortes, couvrant toute la durée de vie, y compris la vie prénatale. Il comprend diverses cohortes (https://www.eximious-h2020.eu/cohorts/) qui fournissent chacune des informations uniques sur l’incidence des expositions environnementales et professionnelles sur la santé. Financé par le programme Horizon 2020 de l'UE, EXIMIOUS cherche à améliorer la santé publique par le biais d'évaluations complètes de l'exposition et d'analyses de la réponse immunitaire." @default.
• YP9H4R description "Im Projekt EXIMIOUS wollen wir Immun-Fingerabdrücke als Anzeichen einer Umweltexposition (Biomarker) identifizieren. Idealerweise können diese frühen Anzeichen aufgenommen werden, bevor die Gesundheit geschädigt wird, um Krankheiten bei Personen in der Allgemeinbevölkerung und / oder bei Arbeitnehmern mit einer bestimmten Art von Exposition zu verhindern. Wir werden ausgiebig klinische und sozioökonomische Daten sowie Informationen über die Umweltexposition (Exposom) und den Gesundheitszustand des Immunsystems (Immunom) von Teilnehmern aus mehreren Kohorten – über die gesamte Lebensdauer, einschließlich des pränatalen Lebens – erheben. Es umfasst verschiedene Kohorten (https://www.eximious-h2020.eu/cohorts/), die jeweils einzigartige Einblicke in die Auswirkungen von Umwelt- und Berufsexpositionen auf die Gesundheit bieten. Gefördert durch das EU-Programm Horizon 2020, versucht EXIMIOUS, die öffentliche Gesundheit durch umfassende Expositionsbewertungen und Immunantwortanalysen zu verbessern." @default.
• YP9H4R description "In het EXIMIOUS-project willen we immuunvingerafdrukken identificeren als tekenen van blootstelling aan het milieu (biomarker). Idealiter kunnen deze vroege tekenen worden opgepikt voordat de gezondheid wordt geschaad, om ziekten bij personen in de algemene bevolking en / of bij werknemers met een specifiek type blootstelling te helpen voorkomen. We zullen uitgebreid klinische en sociaal-economische gegevens verzamelen, evenals informatie over de blootstelling aan het milieu (exposoom) en de gezondheidstoestand van het immuunsysteem (immunoom) van deelnemers uit verschillende cohorten, die de hele levensduur bestrijken, met inbegrip van het prenatale leven. Het omvat verschillende cohorten (https://www.eximious-h2020.eu/cohorten/) die elk unieke inzichten bieden in de manier waarop milieu- en beroepsmatige blootstellingen van invloed zijn op de gezondheid. EXIMIOUS wordt gefinancierd door het Horizon 2020-programma van de EU en streeft ernaar de volksgezondheid te verbeteren door middel van uitgebreide blootstellingsbeoordelingen en immuunresponsanalyses." @default.
• YP9H4R description "In the EXIMIOUS project, we aim to identify immune fingerprints as signs of environmental exposure (biomarker). Ideally, these early signs can be picked up before health is harmed, to help prevent diseases in individuals in the general population and/or in workers with a specific type of exposure. We will extensively collect clinical and socio-economic data as well as information on the environmental exposure (exposome) and the health status of the immune system (immunome), of participants from several cohorts—covering the entire lifespan, including prenatal life. It includes various cohorts (https://www.eximious-h2020.eu/cohorts/) each providing unique insights into how environmental and occupational exposures impact health. Funded by the EU's Horizon 2020 program, EXIMIOUS seeks to improve public health through comprehensive exposure assessments and immune response analyses." @default.
• YQFSW2 description "En 2005, une évaluation nationale a été réalisée, à la demande du gouvernement flamand, afin de déterminer si les élèves ont atteint les objectifs d'orientation vers le monde (domaine de la nature) à la fin de l'enseignement primaire. Les données ont été recueillies dans le cadre de six sous-tests écrits, qui s'inscrivent dans trois grandes catégories: (a) corps humain, (b) nature autour de nous et (c) nature non vivante. Un échantillon représentatif de 4592 élèves de 145 écoles primaires flamandes y a participé. Chaque élève a participé à quatre sous-tests, au hasard. En outre, des évaluations des performances ont été effectuées pour déterminer si les élèves maîtrisaient certaines compétences en matière de soins et de recherche. Ces évaluations du rendement ont été administrées à un sous-échantillon de 1 028 élèves. Les tests ont été complétés par des questionnaires destinés aux élèves et aux enseignants afin de recueillir des informations générales. Dans les questionnaires destinés aux élèves, quelques brèves questions ont été posées sur les élèves eux-mêmes. Les enseignants ont été interrogés sur eux-mêmes, leurs pratiques en classe et certaines caractéristiques des élèves." @default.
• YQFSW2 description "Im Jahr 2005 wurde eine nationale Bewertung durchgeführt, die von der flämischen Regierung in Auftrag gegeben wurde, um zu bewerten, ob die Schüler die Zielvorgaben für die Weltorientierung (Naturbereich) am Ende der Grundschulbildung erreicht haben. Die Daten wurden durch sechs schriftliche Subtests gesammelt, die in drei große Kategorien passen: (a) der menschliche Körper, (b) die Natur um uns herum und (c) die nicht lebende Natur. Eine repräsentative Stichprobe von 4592 Schülern aus 145 flämischen Grundschulen nahm teil. Jeder Schüler nahm zufällig an vier Subtests teil. Darüber hinaus wurden Leistungsbeurteilungen durchgeführt, um zu beurteilen, ob die Schüler bestimmte Fürsorge- und Forschungsfähigkeiten beherrschen. Diese Leistungsbeurteilungen wurden einer Teilstichprobe von 1028 Schülern unterzogen. Die Tests wurden mit Fragebögen für Schüler und Lehrer ergänzt, um Hintergrundinformationen zu sammeln. In den Schülerfragebögen wurden einige kurze Fragen zu den Schülern selbst gestellt. Die Lehrer wurden zu sich selbst, ihren Unterrichtspraktiken und einigen Merkmalen der Schüler befragt." @default.
• YQFSW2 description "In 2005 a national assessment was carried out, which was commissioned by the Flemish government, to assess whether pupils have achieved the attainment targets for world orientation (nature domain) at the end of primary education. Data were collected through six written subtests, which fit within three broad categories: (a) human body, (b) nature around us and (c) non-living nature. A representative sample of 4592 pupils from 145 Flemish primary schools participated. Each pupil participated in four subtests, on a chance basis. In addition, performance assessments were administered to assess whether pupils have mastered certain caring and research skills. These performance assessments were administered to a subsample of 1028 pupils. Tests were supplemented with questionnaires for pupils and teachers to collect background information. In the pupil questionnaires, a few short questions were asked about the students themselves. Teachers were questioned about themselves, their classroom practices and some student characteristics." @default.
• YQFSW2 description "In 2005 is in opdracht van de Vlaamse overheid een landelijke beoordeling uitgevoerd om te beoordelen of leerlingen aan het eind van het basisonderwijs de eindtermen voor wereldoriëntatie (natuurdomein) hebben behaald. De gegevens werden verzameld door middel van zes schriftelijke subtests, die binnen drie brede categorieën passen: (a) het menselijk lichaam, (b) de natuur om ons heen en (c) de niet-levende natuur. Een representatieve steekproef van 4592 leerlingen van 145 Vlaamse basisscholen nam deel. Elke leerling nam deel aan vier subtests, op een toevallige basis. Daarnaast werden prestatiebeoordelingen uitgevoerd om te beoordelen of leerlingen bepaalde zorg- en onderzoeksvaardigheden onder de knie hebben. Deze prestatiebeoordelingen werden toegediend aan een substeekproef van 1028 leerlingen. De tests werden aangevuld met vragenlijsten voor leerlingen en leerkrachten om achtergrondinformatie te verzamelen. In de leerlingenvragenlijsten werden enkele korte vragen gesteld over de studenten zelf. Docenten werden ondervraagd over zichzelf, hun klassikale praktijken en enkele kenmerken van studenten." @default.
• YSLOBO description "Données génotypiques correspondant à « Caractérisation génomique et évaluation de la diversité de huit races ovines belges menacées » La citation finale sera ajoutée une fois disponible. Cet ensemble de données comprenait 678 génotypes SNP issus de huit races ovines belges locales: Vlaams Schaap, Mergellandschaap, Vlaams Kuddeschaap, Ardense Voskop, Lakens Schaap, Houtlanderschaap, Entre Sambre et Meuse, Kempens schaap. L'ensemble de données a été collecté pour la recherche sur la diversité génétique auprès de différents éleveurs de moutons flamands locaux. Tous les moutons sont génotypés sur la matrice GeneSeek® Genomic ProfilerTM Ovine 50K pour 45987 SNP après contrôle qualité. Plus d’informations dans la publication correspondante (Meyermans et al., 2024)." @default.
• YSLOBO description "Genotypdaten entsprechend "Genomische Charakterisierung und Diversitätsbewertung von acht gefährdeten belgischen Schafrassen" Das endgültige Zitat wird hinzugefügt, sobald es verfügbar ist. Dieser Datensatz umfasste 678 SNP-Genotypen von acht lokalen belgischen Schafrassen: Vlaams Schaap, Mergellandschaap, Vlaams Kuddeschaap, Ardense Voskop, Lakens Schaap, Houtlanderschaap, Entre Sambre et Meuse, Kempens schaap. Der Datensatz wurde für die genetische Diversitätsforschung von verschiedenen lokalen flämischen Schafzüchtern gesammelt. Alle Schafe werden nach der Qualitätskontrolle auf dem GeneSeek® Genomic ProfilerTM Ovine 50K Array für 45987 SNPs genotypisiert. Weitere Informationen in der entsprechenden Publikation (Meyermans et al., 2024)." @default.
• YSLOBO description "Genotype data corresponding to "Genomic characterization and diversity assessment of eight endangered Belgian sheep breeds" Final citation will be added once available. This dataset encompassed 678 SNP genotypes from eight local Belgian sheep breeds: Vlaams Schaap, Mergellandschaap, Vlaams Kuddeschaap, Ardense Voskop, Lakens Schaap, Houtlanderschaap, Entre Sambre et Meuse, Kempens schaap. Dataset was collected for genetic diversity research from different local Flemish sheep breeders. All sheep are genotyped on the GeneSeek® Genomic Profiler™ Ovine 50K array for 45987 SNPs after quality control. More information in the corresponding publication (Meyermans et al., 2024)." @default.
• YSLOBO description "Genotypegegevens die overeenkomen met "Genomische karakterisering en diversiteitsbeoordeling van acht bedreigde Belgische schapenrassen" Definitieve citatie zal worden toegevoegd zodra deze beschikbaar is. Deze dataset omvatte 678 SNP-genotypes van acht lokale Belgische schapenrassen: Vlaams Schaap, Mergellandschaap, Vlaams Kuddeschaap, Ardense Voskop, Lakens Schaap, Houtlanderschaap, Entre Sambre et Meuse, Kempens schaap. Dataset werd voor onderzoek naar genetische diversiteit verzameld bij verschillende lokale Vlaamse schapenfokkers. Alle schapen worden gegenotypeerd op de GeneSeek® Genomic ProfilerTM Ovine 50K array voor 45987 SNP's na kwaliteitscontrole. Meer informatie in de bijbehorende publicatie (Meyermans et al., 2024)." @default.
• YTQQBJ description "C'est le référentiel principal de notre article PoPETs 2024.2 "MixMatch: Correspondance de flux pour le trafic Mixnet". Mixnets fournissent l'anonymat de communication contre les adversaires du réseau en routant des paquets indépendamment via plusieurs sauts, en les retardant artificiellement à chaque saut, et en introduisant le trafic de couverture. Nous montrons que ces caractéristiques (en particulier l'utilisation du trafic de couverture) diminuent considérablement l'efficacité des techniques de corrélation de flux de pointe développées pour relier les deux extrémités d'une connexion Tor." @default.
• YTQQBJ description "Dies ist das Haupt-Repository für unseren PoPETs 2024.2 Artikel "MixMatch: Flow Matching für Mixnet Traffic". Mixnets bieten Kommunikationsanonymität gegen Netzwerkgegner, indem sie Pakete unabhängig über mehrere Hops weiterleiten, sie bei jedem Hop künstlich verzögern und Deckungsverkehr einführen. Wir zeigen, dass diese Merkmale (insbesondere die Verwendung von Deckungsverkehr) die Wirksamkeit modernster Strömungskorrelationstechniken, die entwickelt wurden, um die beiden Enden einer Tor-Verbindung zu verbinden, erheblich verringern." @default.
• YTQQBJ description "Dit is de belangrijkste repository voor onze PoPET's 2024.2 artikel "MixMatch: Flow Matching voor Mixnet Traffic". Mixnets bieden communicatie-anonimiteit tegen netwerktegenstanders door pakketten onafhankelijk te routeren via meerdere hops, ze kunstmatig bij elke hop te vertragen en dekkingsverkeer te introduceren. We laten zien dat deze functies (met name het gebruik van dekkingsverkeer) de effectiviteit van state-of-the-art flowcorrelatietechnieken die zijn ontwikkeld om de twee uiteinden van een Tor-verbinding te verbinden, aanzienlijk verminderen." @default.

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