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Texto plano - 4,8 KB - MD5: c5d3a852c54826019c11cf58015cbb37
Archivo ZIP - 30,8 MB - MD5: 36f2dbdded314c0c9690cbdcc20347ec
10 dic 2021 - Universidad Rey Juan Carlos
González Gutiérrez, José Luis; López López, Almudena; Alonso Fernández, Miriam; Écija Gallardo, Carmen; Matías Pompa, Borja; Pacho Hernández, Juan Carlos, 2021, "Stressors, uplifts, coping and well-being in a sample of university faculty and staff in confinement due to covid-19", https://doi.org/10.21950/QE7KOA, e-cienciaDatos, V1
This database includes the response of 120 employees of Universidad Rey Juan Carlos to a three-wave survey started at the height of full confinement due to the COVID-19 pandemic in Spain (wave 1) between April 20th to May 5th of 2020, followed by a second wave four weeks later (w...
9 dic 2021 - Universidad Autónoma de Madrid
Carracedo-Cosme, Jaime; Romero-Muñíz, Carlos; Pou, Pablo; Pérez, Rubén, 2021, "QUAM-AFM", https://doi.org/10.21950/UTGMZ7, e-cienciaDatos, V1
QUAM–AFM is the largest dataset of simulated Atomic Force Microscopy (AFM) images generated from a selection of 685,513 molecules that span the most relevant bonding structures and chemical species in organic chemistry. QUAM-AFM contains, for each molecule, 24 3D image stacks, ea...
9 dic 2021 - QUAM-AFM
Archivo ZIP - 144,0 MB - MD5: 547df5e75c2021d840d2acb0b73ac719
Set of dictionaries created with the pickle package (Python 3.7) linking each molecule with the IUPAC name and the chemical formula by the CID number in PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/)
9 dic 2021 - QUAM-AFM
Archivo ZIP - 145,2 KB - MD5: 34bfbae7b0e0aab962d4b5de3167778c
Folder with the Python QUAM.py script that allows visualization and search of the AFM simulations using a Graphical User Interface (GUI)
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