SciQLop est une application Qt conçue pour la visualisation et l'analyse de données de plasmas spatiaux in situ. Elle permet d'accéder facilement à des dizaines de milliers de produits de données archivées, d'explorer des séries temporelles multivariées, de visualiser des produits personnalisés avec du code Python exécuté en temps réel, de créer et d'éditer des catalogues d'événements, et d'analyser des données dans des carnets Jupyter.

Ce dépôt contient le codebase complet pour les expériences décrites dans l'étude sur l'intégration de données dans le secteur de la vente au détail en utilisant les technologies du Web sémantique. Il inclut des scripts de configuration expérimentale et des notebooks Jupyter pour guider le processus d'expérimentation.

Dépôt de notebooks pour les travaux dirigés du module de pré-orientation SICOM - Traitement du Signal et Multimedia - 3PMPOLS6 de Grenoble INP - Phelma. Il contient des activités d'apprentissage sur l'analyse de signaux, le traitement de données scientifiques, la visualisation de données et l'initiation à l'apprentissage automatique.

Ce projet est un catalogue de rovers martiens permettant de gérer et d'analyser des données recueillies par ces rovers. Il offre une interface Python pour interagir avec les données et dispose d'outils pour le test et le linting.

Dépôt de code source pour le cours d'« Advanced Numerical Methods » du master TMA (Turbulence, Methods and Applications) de l'UGA. Il contient les matériaux pédagogiques pour l'enseignement de la turbulence numérique.

Ce projet est un ensemble de notebooks Jupyter dédiés à la Master Class en Probabilité 2020. Il contient des outils pour l'analyse et la visualisation de données, ainsi que pour la simulation de processus stochastiques.

RadioSphere est un ensemble d'outils permettant l'analyse de radiographies contenant des particules sphériques, en particulier pour mesurer les positions 3D à partir d'une seule radiographie. La technique proposée est une approche en deux étapes : la première étape utilise une technique FFT-based pattern matching appelée tomopack, et la deuxième étape optimise les positions en comparant la projection calculée à la mesure.

Ce projet est une plateforme dédiée à l'apprentissage de l'informatique scientifique pour les étudiants du Master 2 EFM. Il offre des fonctionnalités d'analyse et de visualisation de données, ainsi que des outils pour effectuer des calculs complexes.

Bibliothèque Python pour l'analyse de données 3D symétriques, utilisant la bibliothèque xarray. Conçue pour le traitement de données de corrélation d'images numériques et la simulation de déformation mécanique.

ATEM est un cadre novateur pour l'étude de l'évolution des sujets dans les archives scientifiques. Il est basé sur la modélisation de sujets dynamiques et les techniques d'embarquement de graphes dynamiques qui explorent les dynamiques du contenu et des citations des documents dans un corpus scientifique.