CARS Data est un package proposant des algorithmes de résolution de courbes multi-variables et des fonctions utilitaires pour les cartographies CARS. Il inclut une implémentation de l'algorithme Simplisma, une implémentation MCR-ALS basée sur le package pymcr, une contrainte de segmentation basée sur l'algorithme Chan-Sandberg-Vese, l'ajustement de spectres inconnus sur des spectres signatures fixes en utilisant ALS ou NNLS et l'application de contraintes MCR sur les résultats, ainsi que des Auto-encodeurs basés sur les packages PyTorch.

Le projet jerboa-modeler-editor permet la modélisation de systèmes complexes à l'aide de règles métier et d'expressions formelles. Il offre une interface graphique pour définir et manipuler ces règles, ainsi qu'un moteur d'inférence pour les évaluer.

MC2S est un outil d'analyse de données spectroscopiques qui fournit un script pour appliquer la décomposition en valeurs singulières de MCR-ALS et la régression linéaire en utilisant les données CARS.

MCR-SSAE est un projet permettant d'entraîner des modèles MCR-SSAE sur des données de spectromicroscopie CARS, en utilisant le package CARS data. Les jeux de données peuvent être fournis sur demande.

Ce projet a été développé dans le but de détecter des neurones et des ganglions dans des images de microscopie en lumière rasante à deux canaux de 3D et d'environ 20 Go du Système Nerveux Intrinsèque Cardiaque chez des souris. Il se concentre sur la sonde et le filtrage de la morphologie mathématique multivariée en s'appuyant sur une approche vectorielle pour les signaux multivariés et l'ordre CRA pour les coordonnées multivariées.

Ce projet fournit un cadre d'étude complet sur l'influence de la forme des NDF (Normal Distribution Functions) sur les aspects des matériaux rendus. Il propose une représentation piècewise continue des NDF, ainsi que des formulations d'échantillonnage et de fonctions d'ombrage-masquage associées pour des calculs d'éclairage global efficaces. Il inclut également une procédure de génération de microgéométrie explicite pour évaluer la validité des modèles analytiques et les effets de diffusion multiple.