FPStalker est un projet d'analyse de traces de navigation et d'identification de profils utilisateurs. Il permet de créer une base de données de doigts électroniques, de détecter les instances de navigateurs avec des contre-mesures et d'évaluer différents algorithmes de liaison de profils.

Speasy est un package Python open-source qui facilite la recherche et le chargement de données de physique spatiale à partir d'une variété de sources de données, que ce soit en ligne et publiques ou locales et personnalisées. Il offre une interface simple et intuitive pour accéder à plus de 70 missions spatiales et 65 000 produits.

FP-Scanner é um projeto que analisa empreintas digitais de navegador armazenadas em uma base de dados MongoDB para identificar e classificar o sistema operacional e o navegador associados a cada empreinte digital.

Ce projet est une formation au Deep Learning, co-organisée par le 3IA MIAI institute, le CNRS, via la Mission pour Transversal et Interdisciplinary Initiatives (MITI) et l'Université de Grenoble Alpes (UGA). Il vise à fournir une compréhension des bases des réseaux de neurones de Deep Learning, une première expérience à travers des exemples simples et représentatifs, une familiarisation avec les technologies Tensorflow/Keras et Jupyter lab, et une initiation aux environnements informatiques académiques Tier-2 ou Tier-1 avec des GPU puissants.

Ce projet implémente une étude de faisabilité sur la mise en œuvre de la méthode de l'ensemble dominant minimum (MDS) pour le clustering sous contraintes de rayon. Il fournit des fonctionnalités de benchmarking et de comparaison de résultats.

Ce projet a pour but de fournir des outils d'apprentissage automatique pour les systèmes autonomes. Il inclut des algorithmes de régression, de classification, de clustering et de réduction de dimensionnalité.

CIGALE est un outil d'analyse et de modélisation de données astronomiques dédié à l'étude de la formation d'étoiles dans les galaxies. Il permet de générer des modèles d'émission prenant en compte différents processus physiques et de comparer ces modèles aux observations pour contraindre les propriétés des galaxies.

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.

Ce projet vise à développer des techniques de prévision de prix de l'électricité pour le marché portugais, en utilisant des méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning. Il s'appuie sur une analyse approfondie de la littérature existante et sur l'utilisation d'un jeu de données unique pour surmonter les limites des études précédentes.

Autograph est une bibliothèque unifiée permettant de créer des visualisations statiques et interactives en Python. Elle offre une interface simplifiée pour la création de graphiques et gère actuellement deux bibliothèques en arrière-plan : Matplotlib et Plotly.