diff --git a/1-enrich-with-datacite/all_datacite_clients_for_uga.csv b/1-enrich-with-datacite/all_datacite_clients_for_uga.csv index c4232bcdcfda62fc0051c5fcbe844ecfcc8ce262..2c684df412de1085edab3ecb521eeced55e057df 100644 --- a/1-enrich-with-datacite/all_datacite_clients_for_uga.csv +++ b/1-enrich-with-datacite/all_datacite_clients_for_uga.csv @@ -1,13 +1,13 @@ client,count,name,year,url -cern.zenodo,728,Zenodo,2013,https://zenodo.org/ +cern.zenodo,729,Zenodo,2013,https://zenodo.org/ inist.sshade,479,Solid Spectroscopy Hosting Architecture of Databases and Expertise,2019,https://www.sshade.eu/ figshare.ars,260,figshare Academic Research System,2016,http://figshare.com/ inist.osug,238,Observatoire des Sciences de l'Univers de Grenoble,2014,http://doi.osug.fr dryad.dryad,160,DRYAD,2018,https://datadryad.org inist.resif,91,Réseau sismologique et géodésique français,2014,https://www.resif.fr/ inist.humanum,58,NAKALA,2020,https://nakala.fr +rdg.prod,57,Recherche Data Gouv France,2022,https://recherche.data.gouv.fr/en inist.persyval,56,PERSYVAL-Lab : Pervasive Systems and Algorithms Lab,2016, -rdg.prod,55,Recherche Data Gouv France,2022,https://recherche.data.gouv.fr/en fmsh.prod,28,Fondation Maison des sciences de l'homme,2023, mcdy.dohrmi,12,dggv-e-publications,2020,https://www.dggv.de/publikationen/dggv-e-publikationen.html figshare.sage,6,figshare SAGE Publications,2018, diff --git a/1-enrich-with-datacite/nb-dois.txt b/1-enrich-with-datacite/nb-dois.txt index a6ae6d7888b55c89e37d6790dbb5d31db765f159..5ed88a623879ea38c4b8ad586a186efba96f7fea 100644 --- a/1-enrich-with-datacite/nb-dois.txt +++ b/1-enrich-with-datacite/nb-dois.txt @@ -1 +1 @@ -2206 \ No newline at end of file +2209 \ No newline at end of file diff --git a/2-produce-graph/hist-evol-datasets-per-repo.png b/2-produce-graph/hist-evol-datasets-per-repo.png index 80f3576e220cd29346125260af27901d4bb76ed1..f78ab5e89496d9437ed80d747fbd5fe1b028d5dd 100644 Binary files a/2-produce-graph/hist-evol-datasets-per-repo.png and b/2-produce-graph/hist-evol-datasets-per-repo.png differ diff --git a/2-produce-graph/hist-last-datasets-by-client.png b/2-produce-graph/hist-last-datasets-by-client.png index dc86207927521124aa12f2f82d1d6ed59a177c2a..a85e57d3938f650f55796219435375ba66976bc5 100644 Binary files a/2-produce-graph/hist-last-datasets-by-client.png and b/2-produce-graph/hist-last-datasets-by-client.png differ diff --git a/2-produce-graph/hist-quantity-year-type.png b/2-produce-graph/hist-quantity-year-type.png index 64a742ef297c7d9cda81d6cfa2ba4c10af67af84..eb5529b0ccef3e9e86ac9077706ed2205e85c088 100644 Binary files a/2-produce-graph/hist-quantity-year-type.png and b/2-produce-graph/hist-quantity-year-type.png differ diff --git a/2-produce-graph/pie--datacite-client.png b/2-produce-graph/pie--datacite-client.png index 6d83e75dfe7ec3cb1c322d922c20c84fef647e61..599737f9bc9491be64899c7aa0e531b3ac19adee 100644 Binary files a/2-produce-graph/pie--datacite-client.png and b/2-produce-graph/pie--datacite-client.png differ diff --git a/2-produce-graph/pie--datacite-type.png b/2-produce-graph/pie--datacite-type.png index 51e781f8f91847c14fe6d39c3c6115b726ac0add..e52dda5a06e51f1f18807160ef6e48b2b44fea3c 100644 Binary files a/2-produce-graph/pie--datacite-type.png and b/2-produce-graph/pie--datacite-type.png differ diff --git a/dois-uga.csv b/dois-uga.csv index 12ab7e8249fe178e8fb8e2b7d3acfb1bb212c4c3..e3351b7127a097654176b13016fadce06ae0f4c0 100644 --- a/dois-uga.csv +++ b/dois-uga.csv @@ -10084,3 +10084,125 @@ Q = Intrinsic attenuation values for all the pairs of stations and for different 2Dmodels = 2D intrinsic attenuation maps for different frequencies 1Dmodels = 1D depth intrinsic attenuation models",api,True,findable,0,0,0,0,1,2024-07-21T15:50:34.000Z,2024-07-21T15:50:34.000Z,cern.zenodo,cern,,,,,,,['HasVersion'], +10.57745/pzrg1b,Données pour l'apprentissage d'un réseau de neurone pour la prédiction de l'épaisseur d'un cylindre en WAAM,Recherche Data Gouv,2024,,Dataset,,"Jeu de donnée pour l'apprentissage d'un réseau de neurones pour la prédiction de la largeur à partir d'une image de l'émission d'un bain de fusion obtenu avec une caméra proche infrarouge. Ces données sont utilisées dans les travaux de thèse : Asservissement thermique du procédé Wire Arc Additive Manufacturing : vers un asservissement des procédés Direct Energy Deposition Les données ici sont les données brutes obtenues durant la campagne expérimentale. Un document interne décrit les conditions expérimentales ayant permis d'obtenir les données. Le dossier contient : - les données brutes de chaque expérience : - les données pour l'apprentissage - Un document récapitulant la manière dont sont obtenues les données. Pour chaque expérience, il y a : - les images - le scan 3D de la pièce ayant permis d'obtenir les images - l'extraction de la largeur du cylindre à partir de la méthode - une vidéo du bain de fusion de toute la fabrication Dans le dossire d'aprentissage : - Le rapport de distribution des images - La séparation des données labellisée en 3 catégories : (test, train, valid) - Le modèle",mds,True,findable,6,0,0,0,0,2024-07-13T15:39:57.000Z,2024-07-26T08:22:51.000Z,rdg.prod,rdg,,,,,,,['HasPart'], +10.5281/zenodo.12919126,vmcf-konfmi/YOLOBee: YOLOBee 1.0.0,Zenodo,2024,en,Software,Affero General Public License v1.0 or later,"YOLOBee: Tracking and Analyzing Bee Behavior Using YOLO Models + +Description + + + +Bees are crucial for biodiversity through their role in pollination, which supports plant reproduction and global food production. + +The YOLOBee project aims to study bee trajectories and preferences for different flowers using YOLOv5 and YOLOv8 models to improve bee detection and tracking. + +Experimental setup involved 20 3D-printed flowers with controlled parameters. + +Training involved multiple YOLOv5 models (s, m, x) and comparisons with YOLOv8 models, using diverse datasets and augmentations. + + +Folders and Contents + + + +Training Folders (00-06): + + +Progressive improvements and comparisons of YOLOv5 models with varying datasets and augmentation techniques. + +Results include training, validation, and detection outputs. + + + +YOLOv8 Folder: + + +Comparison of YOLOv8 models with previous YOLOv5 results. + + + +Notebook Folder: + + +Google Colab notebooks for augmentation, training, validation, and detection. + +Ready-to-use examples for bee detection. + + + +Notes Folder: + + +Documentation of various project tasks. + + + +Videos Folder: + + +Videos used for detection steps. + + + +Dependencies: + + +Details of Python and package versions used in the project. + + + +Links to Related Projects: + + +References to external projects and tools used (YOLOv5, Ultralytics, SciCount, SciAugment, Watermark). + + + + +Workflows + +Data Preparation + + + +Dataset creation and annotation using software like makesense.ai. + +Augmentation to generate additional training images. + + +Training + + + +Steps to train the neural network, including parameter explanations and GPU usage. + +Comparison of different YOLOv5 and YOLOv8 models. + + +Detection + + + +Process for detecting bees in videos or frames. + +Output includes text files with detected objects and their coordinates. + + +Results and Comparisons + + + +Detailed analysis of training results, including confusion matrices and mAP scores. + +Comparisons between YOLOv5 and YOLOv8 models. + +Tracking bee movements using Trackmate software, visualizing trajectories and speeds. + + +Contributors + +We would like to thank Jakub Štenc for pitching the idea for this project and providing us with the video datasets! + +Acknowledgements + +Computational resources and consultations were provided by the Vinicna Microscopy Core Facility co-financed by the Czech-BioImaging large RI project LM2023050. Additional computational resources were provided by the e-INFRA CZ project (ID:90254), supported by the Ministry of Education, Youth and Sports of the Czech Republic.",api,True,findable,0,0,0,1,1,2024-07-26T09:37:51.000Z,2024-07-26T09:37:51.000Z,cern.zenodo,cern,,,,,,,"['IsSupplementTo', 'HasVersion']", +10.57745/gbynan,Données sur la Fabrication en WAAM Aluminium lors d'un Asservissement Thermique,Recherche Data Gouv,2024,,Dataset,,"Le jeu de donnée contient les donnée deux deux cylindres réalisés en WAAM Aluminium. Ces données sont utilisées dans les travaux de thèse : Asservissement thermique du procédé Wire Arc Additive Manufacturing : vers un asservissement des procédés Direct Energy Deposition Les données ici sont les données brutes obtenues durant la campagne expérimentale, ou deux cylindres sont fabriqués, l'un avec l'asservissement proposé durant les travaux de thèse et l'un en boucle ouverte. Le dossier contient : - les données brutes de chaque expérience : - Un document récapitulant la manière dont sont obtenues les données. Pour chaque expérience, il y a : - les images - le scan 3D de la pièce ayant permis d'obtenir les images - l'extraction de la largeur du cylindre à partir de la méthode - une vidéo du bain de fusion de toute la fabrication",mds,True,findable,4,0,0,0,0,2024-07-14T15:02:14.000Z,2024-07-26T08:26:33.000Z,rdg.prod,rdg,,,,,,,['HasPart'],