Le projet cartiflette offre des méthodes fiables, reproductibles et multi-langages pour récupérer des fonds de carte officiels de l'IGN enrichis de métadonnées utiles pour la cartographie et la data science.

The h24 project is a tool for simulating and analyzing human interactions in various contexts. It allows users to model social behaviors, visualize patterns, and predict health trends based on the simulated data. The project uses advanced algorithms and machine learning techniques to provide accurate and insightful results.

Ce projet est un dépôt de code source contenant les outils nécessaires pour déployer le site web du Groupe Calcul sur OKD, avec une séparation du contenu et du moteur du site web. Il utilise des templates S2I pour l'instantiation du site et des secrets pour les identifiants d'accès.

Ce projet est dédié à l'apprentissage des méthodes d'exploration multidimensionnelle essentielles pour la préparation des données, telles que l'analyse en composantes principales, l'analyse discriminante linéaire, l'analyse de correspondance, la position multidimensionnelle, la factorisation non négative, etc. Il couvre également la classification non supervisée (clustering) à l'aide de k-moyennes, de l'analyse hiérarchique, de DBSCAN et de mélanges gaussiens.

Le projet website-engine est un moteur de génération de site web basé sur Pelican. Il est utilisé pour construire le site <https://calcul.math.unistra.fr>. Le projet contient le thème, les plugins et les outils, proposés sous forme d'un paquet Python. Il est recommandé d'utiliser virtualenv ou conda-env pour isoler les installations python.

AdaptBee est un projet développé par Romain VICENS pour Maryse VANDERPLANCK, visant à rassembler des données environnementales et phénologiques. Il permet la collecte et l'analyse de données météorologiques et de pollution atmosphérique, ainsi que le traitement de données de biodiversité.

Ce projet concerne la Science des Données, l'Apprentissage Statistique et l'Intelligence Artificielle. Il propose des tutoriels sous forme de calepins (jupyter notebooks) en R ou Python pour l'acquisition de compétences dans ces domaines, en s'appuyant sur des scénarios d'analyse de données réelles. Les aspects théoriques (mathématiques, statistiques) sont approfondis grâce à des vignettes détaillées sur le site wikistat.fr.

Le projet Assis.Pages de Mathématiques du CNRS est une plateforme numérique dédiée à la diffusion et à la promotion de la recherche en mathématiques. Elle offre un accès facile et organisé à des ressources pédagogiques variées, telles que des cours, des exercices, des vidéos et des articles de recherche. La plateforme permet également aux enseignants, chercheurs et étudiants de communiquer et de collaborer dans un espace dédié.

Ce projet est un pipeline d'analyse de données environnementales permettant de générer des données sur la présence d'espèces dans l'environnement à partir de données d'ADN environnemental (eDNA). Il est basé sur le programme swarm, une méthode robuste et rapide de regroupement pour les études basées sur des amplicons.

Ce projet vise à calculer des métriques sur le génome du betterave à sucre à partir de données de polymorphismes nucléotidiques (SNP). Les métriques comprennent la densité de SNP, la diversité nucléotidique (pi), Tajima D et Fu et Li D. Ces métriques sont nécessaires pour valider une approche permettant de prédire la plage environnementale des phénotypes de betteraves à sucre à partir des marqueurs génétiques significativement associés à ces variables environnementales dans un ensemble indépendant d'individus.