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301 to 310 of 3,824 Results

cpu_mem_usage.sh Mar 5, 2026 - Replication data for: Guiding microservices decomposition through performance and modularity analysis Shell Script - 2.1 KB - MD5: bea8116fe75c504c8b0a89e95e50c957 Code CPU and Memory usage script
Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados" Mar 5, 2026 Ferreira, Natália Aparecida; Peixoto, Thales Freitas, 2025, "Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados"", https://doi.org/10.25824/redu/PIWT4K, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V2 Dados referentes ao projeto de iniciação científica "Comparação de Modelos Computacionais para Avaliar Impacto da Cavitação no Desempenho Estático de Mancais Lubrificados", incluindo dados utilizados para elaboração de trabalhos apresentados e/ou submetidos em conferências.
Desempenho dinâmico com um eixo flexível (dados do paper submetido ao IFToMM 2026).zip Mar 5, 2026 - Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados" ZIP Archive - 594.4 MB - MD5: 9c97c514d4931451f220e8adf86ac28a
Desempenho dinâmico com um eixo rígido (dados do paper apresentado no ICOVP 2025).zip Mar 5, 2026 - Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados" ZIP Archive - 20.5 MB - MD5: deb140c38356aeb67d8380867675ff24
Drying of thermosensitive herbs using different air treatment processes Mar 4, 2026 Montenegro, Hércules Rocha; Silveira Júnior, Vivaldo, 2026, "Drying of thermosensitive herbs using different air treatment processes", https://doi.org/10.25824/redu/85IMIP, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1, UNF:6:9Rv0Oui503dg8wAkX874ug== [fileUNF] Mathematical models can be used to describe food transformation processes and are applied in food engineering. This repository contains data on the adjustment of drying models for basil leaves (Ocimum L.) under different air treatment processes.
Parameters_models_fit.tab Mar 4, 2026 - Drying of thermosensitive herbs using different air treatment processes Tabular Data - 2.2 KB - 6 Variables, 30 Observations - UNF:6:9Rv0Oui503dg8wAkX874ug== Spreadsheet containing drying-model fitting data (Logarithmic, Modified Midilli, and Page models) for basil (Ocimum basilicum) under different sample conditions, drying equipment, and drying conditions.
Attention-based topics Mar 4, 2026 Pantoja, Fagner Leal; Medeiros, Claudia Maria Bauzer, 2025, "Attention-based topics", https://doi.org/10.25824/redu/R15PFJ, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V2 This dataset showcases the results obtained by the so-called Attention-based Topics (ABT) method which aims to identify themes covered by collections of sentences. In each run, the method produces a set of topics in which each topic is associated with a set of its constituent sen...
Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço Mar 3, 2026 Fernandes, Arthur Felipe dos Santos; Fantinato, Denis Gustavo, 2026, "Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço", https://doi.org/10.25824/redu/KPCX2K, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1 Este conjunto de dados compreende os registros brutos e processados obtidos durante o treinamento de agentes de Aprendizado por Reforço (Deep Reinforcement Learning). Os dados incluem valores de recompensa, funções de perda, pesos das camadas da rede neural e as estimativas de in...
Acrobot_[32,32].zip Mar 3, 2026 - Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço ZIP Archive - 325.5 MB - MD5: 81ea352f6d5dedc31fe3ab5bff09619a
Cartpole_[32,32].zip 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

cpu_mem_usage.sh

Mar 5, 2026 - Replication data for: Guiding microservices decomposition through performance and modularity analysis

Shell Script - 2.1 KB -

Code

CPU and Memory usage script

Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados"

Mar 5, 2026

Ferreira, Natália Aparecida; Peixoto, Thales Freitas, 2025, "Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados"", https://doi.org/10.25824/redu/PIWT4K, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V2

Dados referentes ao projeto de iniciação científica "Comparação de Modelos Computacionais para Avaliar Impacto da Cavitação no Desempenho Estático de Mancais Lubrificados", incluindo dados utilizados para elaboração de trabalhos apresentados e/ou submetidos em conferências.

Desempenho dinâmico com um eixo flexível (dados do paper submetido ao IFToMM 2026).zip

Mar 5, 2026 - Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados"

ZIP Archive - 594.4 MB -

Desempenho dinâmico com um eixo rígido (dados do paper apresentado no ICOVP 2025).zip

Mar 5, 2026 - Conjunto de dados referente ao projeto "Comparação de modelos computacionais para avaliar impacto da cavitação no desempenho estático de mancais lubrificados"

ZIP Archive - 20.5 MB -

Drying of thermosensitive herbs using different air treatment processes

Mar 4, 2026

Montenegro, Hércules Rocha; Silveira Júnior, Vivaldo, 2026, "Drying of thermosensitive herbs using different air treatment processes", https://doi.org/10.25824/redu/85IMIP, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1, UNF:6:9Rv0Oui503dg8wAkX874ug== [fileUNF]

Mathematical models can be used to describe food transformation processes and are applied in food engineering. This repository contains data on the adjustment of drying models for basil leaves (Ocimum L.) under different air treatment processes.

Parameters_models_fit.tab

Mar 4, 2026 - Drying of thermosensitive herbs using different air treatment processes

Tabular Data - 2.2 KB - 6 Variables, 30 Observations -

Spreadsheet containing drying-model fitting data (Logarithmic, Modified Midilli, and Page models) for basil (Ocimum basilicum) under different sample conditions, drying equipment, and drying conditions.

Attention-based topics

Mar 4, 2026

Pantoja, Fagner Leal; Medeiros, Claudia Maria Bauzer, 2025, "Attention-based topics", https://doi.org/10.25824/redu/R15PFJ, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V2

This dataset showcases the results obtained by the so-called Attention-based Topics (ABT) method which aims to identify themes covered by collections of sentences. In each run, the method produces a set of topics in which each topic is associated with a set of its constituent sen...

Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço

Mar 3, 2026

Fernandes, Arthur Felipe dos Santos; Fantinato, Denis Gustavo, 2026, "Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço", https://doi.org/10.25824/redu/KPCX2K, Repositório de Dados de Pesquisa da Unicamp, V1

Este conjunto de dados compreende os registros brutos e processados obtidos durante o treinamento de agentes de Aprendizado por Reforço (Deep Reinforcement Learning). Os dados incluem valores de recompensa, funções de perda, pesos das camadas da rede neural e as estimativas de in...

Acrobot_[32,32].zip

Mar 3, 2026 - Dados de métricas de treinamento e dinâmica do plano de informação em Redes Neurais Profundas via Aprendizado por Reforço

ZIP Archive - 325.5 MB -

Cartpole_[32,32].zip

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 -

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