251 to 260 of 3,766 Results
Mar 3, 2026 -
Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço
ZIP Archive - 299.9 MB -
MD5: 7ac9192b330ee4818f2e6ea3b4b65189
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Mar 3, 2026 -
Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço
ZIP Archive - 7.9 MB -
MD5: 258666d163fae968203d54e42f798adb
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Mar 3, 2026 -
Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço
ZIP Archive - 302.2 MB -
MD5: 7595d85843a4cba2c72c4931c805a6de
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Mar 3, 2026 -
Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço
ZIP Archive - 320.7 MB -
MD5: 2c584f4e2dc6de42e0f798f9ec61c42a
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Adobe PDF - 187.6 KB -
MD5: ecca11e71117d77f8aeece474f29b52b
This dataset contains experimental electrochemical impedance spectroscopy (EIS) data from a solid oxide cell (SOEC) operating under different gas compositions (H₂/N₂/Ar). The values correspond to Z' (real part) and –Z'' (imaginary part) coordinates used to construct Nyquist plots... |
Mar 3, 2026
Montenegro, Hércules Rocha; Silveira Júnior, Vivaldo, 2026, "Python script to remove background from images", https://doi.org/10.25824/redu/VHGQIG, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1
This Python program provides a graphical user interface (GUI) for automatically removing the background from images using K-means segmentation in the Lab color space, refined with GrabCut (OpenCV). The user can adjust the K value for each image and process multiple images at once... |
Mar 3, 2026 -
Python script to remove background from images
Python Source Code - 8.6 KB -
MD5: d3243048126c1f73df55891414c84241
Python script to remove background from images with a graphical interface using K-means and GrabCut. |
Mar 2, 2026
Tonin, Isabela Portelinha; Hantao, Leandro Wang; Efraim, Priscilla, 2026, "Compostos orgânicos voláteis - da amêndoa ao chocolate", https://doi.org/10.25824/redu/MZO9ZA, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1, UNF:6:fr7qqN9b0SdLUG6eltL79Q== [fileUNF]
Os dados apresentados são experimentais e referem-se aos compostos orgânicos voláteis dos produtos obtidos em diferentes etapas do processamento do cacau (amêndoa, nibs, liquor e chocolate). Todos os dados experimentais brutos da pesquisa foram organizados no formato de tabela. E... |
Mar 2, 2026 -
Compostos orgânicos voláteis - da amêndoa ao chocolate
Tabular Data - 67.8 KB - 55 Variables, 274 Observations - UNF:6:fr7qqN9b0SdLUG6eltL79Q==
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Mar 2, 2026
Leite, Gabriel de Freitas; Santanchè, André; Jorge, Susan Elisabeth Domingues Costa, 2026, "Pipeline for identifying COVID-19 clinical subphenotypes using MIMIC-IV data", https://doi.org/10.25824/redu/LHGTZB, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1
Complete pipeline for identifying clinical subphenotypes in COVID-19 patients using the MIMIC-IV database resulting from the research “Unsupervised machine learning in the discovery of evolutionary profiles of COVID-19 in laboratory tests.” It covers data extraction, preprocessin... |
