Ce projet fournit une aide aux nouveaux utilisateurs pour comprendre un serveur gitlab spécifique et offre des tutoriels pour l'utilisation de YOLOv5 et DeepSort, deux outils de détection et de suivi d'objets.

Cette API Java permet de réaliser des opérations de traitement de texte brut, d'extraire des synonymes et d'analyser les sentiments des textes.

Plateforme de recherche opérationnelle pour l'acquisition de contraintes, permettant la résolution de problèmes d'optimisation combinatoire, l'apprentissage de contraintes à partir d'exemples et la génération de requêtes pour l'apprentissage.

La plateforme Constraint Acquisition est un outil permettant de résoudre des problèmes combinatoires et d'optimisation en recherchant des solutions et en générant des contraintes. Il permet également d'apprendre des contraintes à partir de données et de générer des requêtes pour l'apprentissage.

AMCL (Adaptive Monte Carlo Localization) is a probabilistic robot localization algorithm that uses a particle filter to estimate the robot's pose based on sensor data, such as laser range finder or sonar readings. It is designed to work in environments with non-uniform distributions of landmarks and can handle complex scenarios with moving obstacles and dynamic changes in the environment.

Aps-rest is a RESTful server application implemented in Java, designed to assist suicide prevention efforts. It collects and classifies social media feeds, monitors and analyzes user activities, and identifies and assesses suicide risk factors in user activities.

Caffe est un framework pour la programmation d'algorithmes d'apprentissage profond, offrant une interface pour la création et l'entraînement de réseaux de neurones, en particulier pour le traitement d'images.

Le projet cuda-libs fournit un wrapper pour les bibliothèques CUDA, facilitant ainsi leur configuration et leur utilisation dans un système. Ce projet est soumis à la licence CeCILL-C.

The cudnn wrapper is a system configuration tool for the CUDA Neural network library. It is built using the PID build and deployment system and provides a simplified interface for installing and using cudnn components. The wrapper is developed and maintained by Robin Passama of the CNRS / LIRMM laboratory.

Ce projet gère et classe les mouvements corporels d'un jeu de données selon des normes prédéfinies. Il permet de reconnaître des actions et des activités en estimant les mouvements et le contexte. Le projet crée et gère également des jeux de données étiquetés pour une utilisation future.