CROCO est un outil de simulation d'écoulement océanique qui permet de réaliser des simulations régionales et interannuelles. Il offre des fonctionnalités de couplage avec des modèles météorologiques et de gestion de processus sédimentaires. Il est distribué en deux dépôts distincts : le code source de CROCO et les outils de pré-processing CROCO_TOOLS.

Ce projet vise à examiner l'impact des variations de prétraitement des données EEG sur les résultats d'analyse, en utilisant trois logiciels open-source couramment utilisés : EEGLAB, Brainstorm et FieldTrip. Les résultats montrent une bonne convergence dans le profil général des ondes cérébrales evokées (ERP), les latences de pics et les estimations de taille d'effet liées à des caractéristiques spécifiques du signal. Cependant, une variabilité considérable a été observée dans la magnitude des tensions absolues observées avec chaque logiciel, reflétée par les valeurs de similarité et les différences statistiques observées à des canaux et instants spécifiques.

Ce projet permet d'évaluer la dynamique des fluides 3D en fournissant des méthodes de visualisation et de calcul de mesures de similarité de flux. Il fournit des scripts pour la visualisation de données 3D à l'aide des méthodes 3DHSV et 3PHS, ainsi que des scripts pour le calcul de la mesure WSAE.

Le projet bss_locate est un outil Matlab permettant d'estimer les temps d'arrivée des ondes sonores émises par plusieurs sources à partir d'un signal audio stéréo enregistré par deux microphones omnidirectionnels. Il met en œuvre 12 méthodes différentes de localisation de sources sonores.

FASST est un outil permettant d'accélérer la conception et d'automatiser l'implémentation d'algorithmes de séparation de sources audio basés sur des modèles. Il prend en charge plusieurs modèles tels que LGM, NMF, GMM, GSMM, HMM, HSMM, ainsi que des modèles source-filtre et des modèles spatiaux à rank-1 et full-rank. FASST est disponible en C++ pour le cœur de l'outil et en Matlab et Python pour les scripts utilisateur.

Le projet Missing wedge restoration (MWR) est un outil de traitement d'images tomographiques qui permet de restaurer les données manquantes et d'améliorer la qualité des images. Il est basé sur l'algorithme BM4D et a été testé sur Linux, Mac OSX et Windows. Il est utilisé pour l'analyse de la structure de macromolécules.

PEASS est un outil Matlab qui calcule des mesures perceptuellement motivées pour l'évaluation de la séparation de sources audio. Il décompose le signal de distorsion en trois composants : distorsion cible, interférence et artefacts. Ces composants sont ensuite utilisés pour calculer quatre scores de qualité : OPS (Overall Perceptual Score), TPS (Target-related Perceptual Score), IPS (Interference-related Perceptual Score), APS (Artifact-related Perceptual Score). Ces scores corrèlent mieux avec les évaluations humaines que les mesures SDR/ISR/SIR/SAR de BSS Eval.

Ce projet consiste en une analyse de données de bioreacteurs et une simulation de dynamiques bactériennes à l'aide de modèles stochastiques différentiels. Les données brutes sont traitées pour obtenir des informations pertinentes dans des fichiers Matlab individuels, qui sont ensuite utilisés pour paramétrer les modèles et simuler les dynamiques en fonction de la séquence lumineuse. Le projet a été développé en Python et Matlab et nécessite des outils tels que Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, SciPy, SciKit et le statistics toolbox de Matlab.

SPAMS (SPArse Modeling Software) est un logiciel d'optimisation permettant de résoudre divers problèmes d'estimation parcimonieuse.

Ce projet contient le code utilisé pour entraîner un classifieur SVM (Support Vector Machine) de lignes dans des esquisses. Les données et les résultats d'entraînement peuvent être téléchargés à partir de liens fournis dans le fichier README.