DeepSTR est un projet d'analyse et de prédiction de l'impact fonctionnel des variations du génome, en particulier les variations répétitives (STR). Il inclut des algorithmes de machine learning et de fouille de données pour détecter des motifs dans les séquences d'ADN et prédire leur impact sur la régulation génique.

Le projet humar_dnn vise à analyser, estimer et générer des mouvements humains en 3D en utilisant des données Xsens. Il inclut des scripts pour traiter les données Xsens, entraîner des modèles DNN pour prédire les paramètres cinématiques, et visualiser les mouvements humains en temps réel.

Le projet icobs_mk5_kda est une application embarquée dédiée au contrôle de systèmes en temps réel, avec une capacité de traitement de données en temps réel et une fonctionnalité de reconnaissance vocale. Il est basé sur une architecture RISC-V et utilise TensorFlow pour le traitement des données.

Le projet icobs_mk5_pda est une application embarquée temps réel développée pour la carte MK5 PDA. Il fournit une structure de projet pour le développement d'algorithmes temps réel et l'intégration de TensorFlow pour l'inférence en temps réel. Le projet est basé sur l'architecture RISC-V et utilise un outil de chaîne d'outils RISC-V pour la compilation et le lien.

Tensorflow est un wrapper PID pour le projet externe tensorflow. Il implémente une API de haut niveau pour la programmation d'apprentissage machine. Le wrapper est sous licence CeCILL-C.

T-repeats est un projet d'analyse et de prédiction de motifs répétés dans l'ADN. Il permet également d'étudier l'impact de variantes cliniques sur ces motifs et de visualiser des données à partir de fichiers BED.