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Tools for researchers

Client-side tools that run entirely in your browser — no data leaves your machine. Bring your own data and models.

General purpose

Bring your own data

t-SNE Visualizer

Upload your own high-dimensional data (CSV or JSON) and compute t-SNE embeddings. Adjust perplexity, iterations, and walk through the optimization step by step.

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UMAP

Reduza dados de alta dimensionalidade a um embedding 2D. Inclui modo passo a passo que mostra o grafo de vizinhança e a otimização.

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PCA

Análise de componentes principais sobre seus próprios dados. Visualize a projeção em PC1/PC2 e a variância explicada — passo a passo opcional.

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DBSCAN

Faça upload de pontos 2D e agrupe por densidade. Ajuste eps e MinPts; ative o modo passo a passo para inspecionar a expansão por contágio.

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Clustering Hierárquico

Aglomeração bottom-up sobre dados 2D do usuário. Compare Ward, single, complete e average e corte o dendrograma no número de clusters desejado.

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Gaussian Mixture Models

Ajuste GMM (EM) aos seus pontos 2D. Visualize hard assignments e elipses 2σ; ative o passo a passo para acompanhar E-step e M-step separadamente.

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Timer e cronômetro

Três modos: cronômetro com voltas, timer regressivo e contagem até um horário específico. Suporta modo tela cheia para uso como projeção em sala de aula.

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Image Classifier

Bring your own ONNX model and classify images. Upload an image, run inference and visualize class probabilities.

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Dataset Explorer

Upload a labeled image dataset and browse it with filtering, statistics, and class distribution charts. Export subsets for training.

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coming soon

Other tools in development

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in development

Simuladores didáticos

Algoritmos passo a passo no navegador

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DBSCAN

Agrupamento por densidade. Visualize core, border e ruído, e a expansão de cada cluster por contágio passo a passo.

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Clustering Hierárquico

Aglomeração bottom-up com scatter e dendrograma sincronizados. Compare Ward, single, complete e average.

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Gaussian Mixture Models

EM passo a passo com E-step e M-step separados. Responsabilidades pintam os pontos, elipses se ajustam por covariância.

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PCA

Centralização, covariância, eigendecomposição e projeção em PC1/PC2 — cada passo narrado com a variância explicada.

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UMAP

KNN, união difusa, inicialização do embedding e otimização. Espaço original e embedding 2D lado a lado.

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Project tools

Pre-loaded with research data

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Wood Species t-SNE Viewer

Explore how 15 YOLO models separate 73 forest species in the feature space. Pre-loaded with research data.

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Wood Species Classifier

Classify macroscopic wood images using a sliding-window + voting pipeline.

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