Ce projet vise à analyser et à comprendre la diversité et l'activité des communautés microbiennes marines à partir de l'étude de génomes bactériens et archéens. Il comprend la reconstruction de réseaux métaboliques, l'étude de la diversité et de l'activité des communautés, ainsi que la modélisation de l'impact des facteurs biotiques sur la structure de ces communautés.

Projet de master visant à appliquer des outils d'apprentissage automatique (en particulier, apprentissage profond) à un problème de reconnaissance de l'écriture manuscrite de formules mathématiques. Le sujet est disponible dans le répertoire 'subject' et le code fourni dans 'code'. Des exemples de données de test sont disponibles dans le répertoire 'data', mais l'ensemble de données complet est disponible dans le référentiel TC11.

Ce projet implémente un correcteur orthographique en utilisant des distances d'édition et un dictionnaire. Il fournit des méthodes pour calculer la distance de Hamming, la distance de Levenshtein et la distance de Jaro entre deux mots, ainsi qu'une méthode pour corriger les mots mal orthographiés en proposant des suggestions de correction.

Asql est un outil d'apprentissage du langage SQL. Il permet de créer des exercices SQL personnalisés, de les corriger automatiquement et de suivre les progrès des apprenants. Asql est disponible en ligne de commande ou en serveur Flask.

Ce projet consiste à extraire et analyser des modèles caractéristiques de critiques de films positives et négatives, dans le but de comprendre les tendances et patterns émergents dans les données textuelles.

CROHMELib est un ensemble d'outils permettant l'analyse et la conversion de fichiers InkML dans le cadre de la reconnaissance de mathématiques. Il inclut également un visualiseur d'expressions mathématiques en SVG.

"Le projet dvx\_camera est une application d'analyse vidéo en temps réel utilisant la bibliothèque Processing. Il permet la reconnaissance d'objets et le suivi de mouvements dans une vidéo."

Le projet efe-rnn est un outil d'analyse de données utilisant des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour effectuer des prédictions et des analyses de séries temporelles. Il permet aux utilisateurs de modéliser des phénomènes complexes et d'identifier des tendances dans les données, ce qui en fait un outil précieux pour les professionnels de la finance, de la météorologie, de la physique et d'autres domaines.

F2c2py est une implémentation directe de F2C2: Fast Flux Coupling Calculator en python. Il vise à rendre F2C2 plus accessible.

Outil d'extraction de visages sur des images en utilisant OpenCV et la librairie Boost. Il détecte les visages dans une image, identifie les points fiduciaux (68 points) et extrait les visages en utilisant une ellipse comme masque.