NoLOAD_v2 est un logiciel open source dédié à la résolution de problèmes d'optimisation contraints dans la conception de systèmes d'ingénierie. Il utilise l'automatique différentiation avec Jax pour fournir des solutions précises et efficaces.

Ce projet permet de partager des données sur les conférences JRES et de générer automatiquement des articles et des présentations à partir de ces données. Il utilise des modèles de documents OpenDocument pour garantir une mise en forme cohérente et professionnelle.

Ce projet permet à Albert d'analyser des images de porcs et de générer des statistiques sur les surfaces de groin de porc détectées. Il fournit des composants et des actions pour l'algorithme de croissance de région et le comptage de voxels blancs sur des images 2D.

Ce projet est une application web permettant de visualiser et filtrer des données sur la pollution atmosphérique, ainsi que de les exporter au format Excel. Il s'appuie sur une base de données interne à l'IGE et propose des fonctionnalités de sélection de stations de mesure et de variables, ainsi que de filtrage avancé des données.

Ce projet est une introduction à R et RStudio pour ATMO Auvergne Rhône-Alpes. Il a pour objectif d'apprendre aux participants à utiliser des scripts R pour analyser des données, créer des tableaux, graphiques et cartographies, et interfacer R avec Excel.

Le projet BlackBoxDataLogger est une solution dédiée à l'enregistrement, au stockage et à la gestion de données environnementales. Il permet la surveillance à distance de paramètres physiques et facilite la recherche et l'analyse de ces données.

Projet GitLab dédié à l'utilisation de Jupyter pour le retour d'expérience, avec une licence Creative Commons BY SA. Il s'agit d'un dépôt contenant des dépendances telles que NumPy, SciPy, Matplotlib, Pandas, Seaborn, Bqplot et Plotly, ainsi qu'une démonstration de déploiement de notebooks.

Le projet chaos_substances est dédié à la gestion et l'analyse des propriétés de substances chimiques. Il permet de stocker, organiser et rechercher des informations sur différentes substances, facilitant ainsi l'étude et la compréhension de leurs caractéristiques.

Ce projet organise la collecte et l'anonymisation de données, en particulier des images médicales, à l'aide de divers outils tels que NumPy, Pandas, et Matplotlib. Il permet une gestion efficace et sécurisée des données médicales.

Ce projet fournit des documents relatifs aux FPGAs, des présentations et des tutoriels sur Nmigen.