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mi_stieger_preprocessing_norm.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 6.3 KB - MD5: 1f64489d95780a6c568b1ddd4a34ec3b Pré processamento do conjunto de dados de Stieger com normalização.
mi_stieger_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 6.0 KB - MD5: f8ad5bbf34c93ab69027227db48f83cd Pré processamento do conjunto de dados de Stieger.
Modelos.zip Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador ZIP Archive - 34.9 KB - MD5: d952e16bdb760c4828cf4937868310d8 Códigos dos modelos e transformações de data augmentation utillizados.
ssvep_benchmark_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 7.5 KB - MD5: 81c6ede89b7731801cca2dd143918dc5 Pré processamento do conjunto de dados Benchmark.
ssvep_beta_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 7.6 KB - MD5: 4192e51fe5bac2aa9637c0d080ef223e Pré processamento do conjunto de dados BETA.
ssvep_gu_preprocessing.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 7.7 KB - MD5: 8236baaa28352395f716d2d1e094b08c Pré processamento do conjunto de dados de Gu.
trainer.py Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador Python Source Code - 12.0 KB - MD5: 53a1f779a2a556f8d31ac49a6ddd53ec Funções para treinamento, fine-tuning e teste dos modelos.
Calculation of thermal conductivity at solid fluid interfaces via molecular simulations Jan 27, 2026 Souza, Nikolas Ferreira de; Franco, Luís Fernando Mercier, 2026, "Calculation of thermal conductivity at solid fluid interfaces via molecular simulations", https://doi.org/10.25824/redu/7XIPWI, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1 This repository contains the simulation data and input scripts used in the paper Thermal Conductivity at Solid Fluid interfaces: Molecular simulation and Effective Modeling. All files are provided to enable full reproducibility of the molecular dynamics simulations used to comput...
NVE.lammps Jan 27, 2026 - Calculation of thermal conductivity at solid fluid interfaces via molecular simulations Unknown - 11.5 KB - MD5: 5e15f83c25b8ca73300fb750f283e226
readme.txt Jan 27, 2026 - Calculation of thermal conductivity at solid fluid interfaces via molecular simulations Plain Text - 1.1 KB - MD5: 4b8db40c5206ce9466881442bf922f79

mi_stieger_preprocessing_norm.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 6.3 KB -

Pré processamento do conjunto de dados de Stieger com normalização.

mi_stieger_preprocessing.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 6.0 KB -

Pré processamento do conjunto de dados de Stieger.

Modelos.zip

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

ZIP Archive - 34.9 KB -

Códigos dos modelos e transformações de data augmentation utillizados.

ssvep_benchmark_preprocessing.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 7.5 KB -

Pré processamento do conjunto de dados Benchmark.

ssvep_beta_preprocessing.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 7.6 KB -

Pré processamento do conjunto de dados BETA.

ssvep_gu_preprocessing.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 7.7 KB -

Pré processamento do conjunto de dados de Gu.

trainer.py

Jan 27, 2026 - Modelos de aprendizado auto-supervisionado utilizados para classificação de sinais de eletroencefalograma no contexto de interfaces cérebro-computador

Python Source Code - 12.0 KB -

Funções para treinamento, fine-tuning e teste dos modelos.

Calculation of thermal conductivity at solid fluid interfaces via molecular simulations

Jan 27, 2026

Souza, Nikolas Ferreira de; Franco, Luís Fernando Mercier, 2026, "Calculation of thermal conductivity at solid fluid interfaces via molecular simulations", https://doi.org/10.25824/redu/7XIPWI, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1

This repository contains the simulation data and input scripts used in the paper Thermal Conductivity at Solid Fluid interfaces: Molecular simulation and Effective Modeling. All files are provided to enable full reproducibility of the molecular dynamics simulations used to comput...

NVE.lammps

Jan 27, 2026 - Calculation of thermal conductivity at solid fluid interfaces via molecular simulations

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