Observatory Data(관측 자료)란 무엇입니까?
Observatory Data 관측 자료 - In this contribution, using 1343 days of High Altitude Water Cherenkov (HAWC) observatory data, we present the morphological and spectral study of the Cocoon above 1 TeV to beyond 100 TeV. [1] Our analyses indicate a satisfactory diurnal correction using the observatory data and the crossing points approach, which can be used for every marine magnetometric survey worldwide placed near the coast (< 280 km) that do not have a stationary magnetometer available. [2] Specifically, we investigate whether magnetic fields computed in the realistic three-dimensional conductivity model of Earth excited by the PCA-based source agree better with observatory data than those computed in the same model but induced by the SH-based source. [3] The observatory data from the ground stations and buoys, as well as radar reflectivity images, were adopted. [4] The Smart Energy Research Lab (SERL) Observatory dataset described here comprises half-hourly and daily electricity and gas data, SERL survey data, Energy Performance Certificate (EPC) input data and 24 local hourly climate reanalysis variables from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) for over 13,000 households in Great Britain (GB). [5] The geomagnetic field has been continuously monitored from low-Earth orbit (LEO) since 1999, complementing ground-based observatory data by providing calibrated scalar and vector measurements with global coverage. [6] Together, the coring, logging, and observatory data will test a suite of hypotheses about the fundamental mechanics and behavior of SSEs and their relationship to great earthquakes along the subduction interface. [7] Bootstrap methods sample with replacement, comparing single-observatory data to construct a background distribution, which is used to assign a false-alarm probability to candidate signals. [8] Bounds on $(k_F)_{\alpha \beta}$ contributions, innocuous to birefringence, are also derived using limits on the renormalized tensor from Laser-Interferometer-Gravitational-Wave-Observatory data. [9] We analyze equivalent Sq current system using observatory data from the Australian mainland and narrow European-African latitudinal segment. [10]이 기고에서 1343일 간의 HAWC(High Altitude Water Cherenkov) 관측 데이터를 사용하여 1TeV 이상에서 100TeV 이상까지 누에고치의 형태 및 스펙트럼 연구를 제시합니다. [1] 우리의 분석은 관측 데이터와 교차점 접근을 사용하여 만족스러운 일교차 보정을 나타냅니다. 이는 고정 자력계를 사용할 수 없는 해안(< 280km) 근처에 위치한 전 세계 모든 해양 자력계 측량에 사용할 수 있습니다. [2] 특히, 우리는 PCA 기반 소스에 의해 여기된 지구의 현실적인 3차원 전도도 모델에서 계산된 자기장이 동일한 모델에서 계산되었지만 SH 기반 소스에 의해 유도된 것보다 관측 데이터와 더 잘 일치하는지 조사합니다. [3] 지상국과 부표의 관측 자료와 레이더 반사율 영상을 채택했다. [4] 여기에 설명된 SERL(Smart Energy Research Lab) Observatory 데이터 세트는 30분 및 일일 전기 및 가스 데이터, SERL 조사 데이터, EPC(에너지 성능 인증서) 입력 데이터 및 European Center for Medium-Range의 24개 지역 시간별 기후 재분석 변수로 구성됩니다. 영국(GB)의 13,000개 이상의 가구에 대한 일기 예보(ECMWF). [5] <p>지자기장은 1999년부터 지구 저궤도(LEO)에서 지속적으로 모니터링되어 전 세계적으로 보정된 스칼라 및 벡터 측정값을 제공하여 지상 관측 데이터를 보완합니다. [6] 함께 코어링, 로깅 및 관측 데이터는 SSE의 기본 역학 및 거동 및 섭입 경계면을 따라 발생하는 대지진과의 관계에 대한 일련의 가설을 테스트할 것입니다. [7] 부트스트랩 방법은 대체로 샘플링하고 단일 관측 데이터를 비교하여 후보 신호에 거짓 경보 확률을 할당하는 데 사용되는 배경 분포를 구성합니다. [8] 복굴절에 무해한 $(k_F)_{\alpha \beta}$ 기여에 대한 경계는 또한 Laser-Interferometer-Gravitational-Wave-Observatory 데이터의 재정규화된 텐서에 대한 제한을 사용하여 파생됩니다. [9] 우리는 호주 본토와 좁은 유럽-아프리카 위도 세그먼트의 관측 데이터를 사용하여 등가 Sq 전류 시스템을 분석합니다. [10]
Health Observatory Data 건강관측자료
METHODS Using the Global Cancer Observatory and the Global Health Observatory databases, we reviewed the current GI cancer incidence, prevalence, and mortality, analyzed the association of GI cancer prevalence with national human development indices (HDIs), identified the contributing risk factors, and estimated developing age- and sex-specific trends in incidence and mortality. [1] Data on total alcohol consumption and the prevalence of smoking, overweight, diabetes, and hypertension were extracted from the World Health Organization Global Health Observatory data repository. [2] Data were extracted from the World Health Organization’s (WHO) Global Health Observatory data repository regarding the polio immunization coverage estimates and correlated to the overall morbidity and mortality for COVID-19 among different countries. [3] Country-specific overweight and obesity prevalence data were retrieved from the most recent WHO Global Health Observatory database. [4] Methods We used country-level secondary data of 54 African countries collected between 2006 and 2018 from three databases namely, World Development Indicator, WHO’s Global Health Observatory Data and Human Development Report. [5] However, the Global Health Observatory Data Repository has placed Sri Lanka as a country with poor performance with regard to maternal anaemia, with more than 100 countries performing better than Sri Lanka. [6] To execute the efforts, data has been taken from the Global Health Observatory Data Repository (GHODR), Demographic Health Survey (DHS) and reviews some of the critical interventions in nutrition within the different countries and draws out several issues that bear on these policies' future evolution. [7] 5) from World Health Organization Global Health Observatory data repository were analyzed. [8] Data were extracted from the World Health Organization’s (WHO) Global Health Observatory data repository about the measles immunization coverage estimates and correlated to overall morbidity and mortality for COVID-19 among different countries. [9] According to global health observatory data since epidemic, more than 78 million people were affected by HIV and 39 million people died globally. [10]행동 양식 Global Cancer Observatory와 Global Health Observatory 데이터베이스를 사용하여 현재 GI 암 발병률, 유병률 및 사망률을 검토하고, GI 암 유병률과 국가 인간 발달 지수(HDI)와의 연관성을 분석하고, 기여하는 위험 요소를 식별하고, 발병률을 추정했습니다. 발병률 및 사망률의 연령 및 성별별 경향. [1] 총 알코올 소비량과 흡연, 과체중, 당뇨병 및 고혈압의 유병률에 대한 데이터는 세계보건기구 세계보건관측소(Global Health Observatory) 데이터 저장소에서 추출했습니다. [2] 데이터는 세계보건기구(WHO)의 세계보건관측소(Global Health Observatory) 데이터 리포지토리에서 소아마비 예방접종 범위 추정치와 관련하여 추출되었으며 여러 국가의 COVID-19에 대한 전반적인 이환율 및 사망률과 상관관계가 있습니다. [3] 국가별 과체중 및 비만 유병률 데이터는 가장 최근의 WHO Global Health Observatory 데이터베이스에서 검색했습니다. [4] 방법 우리는 World Development Indicator, WHO의 Global Health Observatory Data 및 Human Development Report의 세 가지 데이터베이스에서 2006년과 2018년 사이에 수집된 54개 아프리카 국가의 국가 수준 2차 데이터를 사용했습니다. [5] 그러나 Global Health Observatory Data Repository는 스리랑카를 모성 빈혈과 관련하여 저조한 성과를 보이는 국가로 지정했으며 100개 이상의 국가가 스리랑카보다 더 나은 성과를 보였습니다. [6] 이러한 노력을 실행하기 위해 GHODR(Global Health Observatory Data Repository), DHS(Demographic Health Survey)에서 데이터를 가져와 여러 국가에서 영양에 대한 중요한 개입을 검토하고 이러한 정책과 관련된 몇 가지 문제를 도출합니다. 미래의 진화. [7] 5) 세계보건기구 Global Health Observatory 데이터 리포지토리에서 분석되었습니다. [8] 홍역 예방접종 범위 추정치에 대한 세계보건기구(WHO) 세계 보건 관측소(Global Health Observatory) 데이터 리포지토리에서 데이터를 추출했으며 여러 국가에서 COVID-19의 전반적인 이환율 및 사망률과 상관관계가 있었습니다. [9] 전염병 이후 세계 보건 관측 자료에 따르면 전 세계적으로 7,800만 명이 넘는 사람들이 HIV에 감염되었고 3,900만 명이 사망했습니다. [10]
Magnetic Observatory Data 자기 관측 데이터
The core field part of the model covers years 1900 through 2020 andis inferred from polar-orbiting satellite data as well as ground magnetic observatory data. [1] The resultant data showed that the LPTR synchronizes with the ADU07-e at periods from 5s and with the magnetic observatory data at periods 25s. [2] The geomagnetic field model CHAOS6-x7, based exclusively on SWARM satellite and magnetic observatory data during this period, has been used to determine secular acceleration patterns across Southern Africa. [3] Magnetic observatory data are used to illustrate the variation in the magnetic field particularly, in its horizontal component. [4]이 모델의 핵심 필드 부분은 1900년부터 2020년까지이며 극궤도 위성 데이터와 지상 자기 관측 데이터에서 추론됩니다. [1] 결과 데이터는 LPTR이 5초의 주기에서 ADU07-e와 동기화되고 주기 25초의 자기 관측 데이터와 동기화됨을 보여줍니다. [2] 이 기간 동안 SWARM 위성 및 자기 관측 데이터에 독점적으로 기반한 지자기장 모델 CHAOS6-x7은 남아프리카 전역의 경년 가속 패턴을 결정하는 데 사용되었습니다. [3] 자기 관측 데이터는 자기장의 변화, 특히 수평 성분의 변화를 설명하는 데 사용됩니다. [4]
Ground Observatory Data 지상 관측 자료
IGRF13 geomagnetic core field model, which is constrained by Swarm satellite and ground observatory data from November 2013 to August 2019. [1] The VirES API also provides access to geomagnetic ground observatory data, as well as forwards evaluation of geomagnetic field models to give data-model residuals. [2] In this study, we investigated the geomagnetic ground observatory data from 1980 to 2011 collected from World Data Center from 134 stations. [3]2013년 11월부터 2019년 8월까지 Swarm 위성 및 지상 관측 데이터에 의해 제약을 받는 IGRF13 지자기 코어 필드 모델. [1] VirES API는 또한 지자기 지상 관측 데이터에 대한 액세스를 제공할 뿐만 아니라 지자기장 모델의 평가를 전달하여 데이터 모델 잔차를 제공합니다. [2] 본 연구에서는 1980년부터 2011년까지 World Data Center에서 수집한 134개 관측소의 지자기 지상관측소 자료를 조사하였다. [3]
Earth Observatory Data
In this study, forty-eight years (1972-2020) of earth observatory data have been used to demarcate the channel bank position and LULC change detection along the Kaljani River at the eastern Himalayan foothill. [1] In the context of these projects, the market domain is represented by their incorporation of Twitter and social media data; the public science domain by their use of NASA Earth Observatory data, US National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) data, and Air Quality Index China (AQICN) air quality data; and the humanitarian domain by their status as UN projects designed to serve the aims and enlarge the capacities of development and humanitarian professionals. [2]이 연구에서는 48년(1972-2020)의 지구 관측 데이터를 사용하여 동쪽 히말라야 산기슭의 Kaljani 강을 따라 수로 제방 위치와 LULC 변화 감지를 구분했습니다. [1] 이러한 프로젝트의 맥락에서 시장 영역은 Twitter 및 소셜 미디어 데이터의 통합으로 대표됩니다. NASA 지구 관측소 데이터, 미국 국립해양대기청(NOAA) 데이터, 중국 대기질 지수(AQICN) 공기질 데이터를 사용하여 공공 과학 영역; 개발 및 인도주의 전문가의 목표를 달성하고 역량을 확대하기 위해 고안된 UN 프로젝트로서의 지위에 따른 인도적 영역. [2]
Solar Observatory Data
Todd Hoeksema for their assistance with, and discussions on, the Wilcox Solar Observatory data, and Dipankar Bannerjee for assistance with the Kodaikanal Observatory data. [1] News media reports, contemporaneous scientific observations, and solar observatory data confirm this hypothesis. [2]Wilcox Solar Observatory 데이터에 대한 도움과 토론에 도움을 준 Todd Hoeksema, Kodaikanal Observatory 데이터에 도움을 준 Dipankar Bannerjee. [1] 뉴스 미디어 보고서, 동시대의 과학적 관찰 및 태양 관측 데이터가 이 가설을 확인합니다. [2]
Point Observatory Data 포인트 전망대 데이터
TRMM based rainfall was calibrated with the point observatory data of the Pakistan Metrological Department Stations. [1] Rainfall data were calibrated with the point observatory data of the metrological stations. [2]TRMM 기반 강우량은 파키스탄 기상청 관측소의 관측소 데이터로 보정되었습니다. [1] 강우 데이터는 도량형 스테이션의 포인트 관측 데이터로 보정되었습니다. [2]
observatory data repository 천문대 데이터 리포지토리
Data on total alcohol consumption and the prevalence of smoking, overweight, diabetes, and hypertension were extracted from the World Health Organization Global Health Observatory data repository. [1] Data were extracted from the World Health Organization’s (WHO) Global Health Observatory data repository regarding the polio immunization coverage estimates and correlated to the overall morbidity and mortality for COVID-19 among different countries. [2] However, the Global Health Observatory Data Repository has placed Sri Lanka as a country with poor performance with regard to maternal anaemia, with more than 100 countries performing better than Sri Lanka. [3] To execute the efforts, data has been taken from the Global Health Observatory Data Repository (GHODR), Demographic Health Survey (DHS) and reviews some of the critical interventions in nutrition within the different countries and draws out several issues that bear on these policies' future evolution. [4] 5) from World Health Organization Global Health Observatory data repository were analyzed. [5] Data were extracted from the World Health Organization’s (WHO) Global Health Observatory data repository about the measles immunization coverage estimates and correlated to overall morbidity and mortality for COVID-19 among different countries. [6]총 알코올 소비량과 흡연, 과체중, 당뇨병 및 고혈압의 유병률에 대한 데이터는 세계보건기구 세계보건관측소(Global Health Observatory) 데이터 저장소에서 추출했습니다. [1] 데이터는 세계보건기구(WHO)의 세계보건관측소(Global Health Observatory) 데이터 리포지토리에서 소아마비 예방접종 범위 추정치와 관련하여 추출되었으며 여러 국가의 COVID-19에 대한 전반적인 이환율 및 사망률과 상관관계가 있습니다. [2] 그러나 Global Health Observatory Data Repository는 스리랑카를 모성 빈혈과 관련하여 저조한 성과를 보이는 국가로 지정했으며 100개 이상의 국가가 스리랑카보다 더 나은 성과를 보였습니다. [3] 이러한 노력을 실행하기 위해 GHODR(Global Health Observatory Data Repository), DHS(Demographic Health Survey)에서 데이터를 가져와 여러 국가에서 영양에 대한 중요한 개입을 검토하고 이러한 정책과 관련된 몇 가지 문제를 도출합니다. 미래의 진화. [4] 5) 세계보건기구 Global Health Observatory 데이터 리포지토리에서 분석되었습니다. [5] 홍역 예방접종 범위 추정치에 대한 세계보건기구(WHO) 세계 보건 관측소(Global Health Observatory) 데이터 리포지토리에서 데이터를 추출했으며 여러 국가에서 COVID-19의 전반적인 이환율 및 사망률과 상관관계가 있었습니다. [6]