Blaster est un projet de recherche en traitement de signal audio qui propose une méthode innovante pour récupérer les échos acoustiques hors-grille et de manière aveugle à partir d'enregistrements multicanaux d'une source sonore inconnue telle que la parole. Il s'appuie sur le récent cadre des dictionnaires continus et ne dépend pas de techniques de réglage de paramètres ou de pic de pointe.

Connection-Studio est une plateforme web permettant l'analyse et la visualisation de données biologiques, en particulier des réseaux d'interactions moléculaires. Il permet l'intégration de données hétérogènes et la recherche de motifs dans des données textuelles.

PSyclone est un système de génération et de transformation de code conçu pour le code PSyKAl développé dans le projet GungHo. Il est capable de travailler avec du code Fortran existant et offre une API pour le traitement de code Fortran.

Abstra est un système permettant de créer le schéma E-R de n'importe quel ensemble de données RDF, JSON ou XML. D'autres formats seront ajoutés dans le futur.

Blaster est un projet de recherche en traitement de signal audio qui propose une méthode innovante pour récupérer les échos acoustiques hors-grille et de manière aveugle à partir d'enregistrements multicanaux d'une source sonore inconnue telle que la parole. Il s'appuie sur le récent cadre des dictionnaires continus et ne dépend pas de techniques de réglage de paramètres ou de pic de pointe.

Ce projet est dédié à l'analyse de données audio, comprenant la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et l'apprentissage automatique. Il est le résultat du deliverable D2.2 du projet Comprise.

Dtk-voice est un projet open source d'assistant vocal permettant la reconnaissance et la synthèse vocale, la commande vocale ainsi que diverses fonctionnalités d'assistant virtuel.

Ce projet utilise des réseaux de neurones pour détecter des vulnérabilités XSS dans du code JavaScript, en représentant le code source sous forme de vecteurs à l'aide d'une représentation basée sur des arbres abstraits hachés.

Ce projet est un modèle d'apprentissage profond capable de traiter des images et d'en extraire des informations utiles. Il utilise des algorithmes de deep learning pour détecter et classifier des formes, des objets ou des caractères spécifiques dans des images.

Ce projet est une collection de démonstrations autour de la recherche de contacts via Bluetooth et UWB, basée sur les cartes de développement Decawave DMW1001-DEV. Il comprend des exemples d'applications utilisant la pile BLE (Bluetooth Low Energy) et le protocole UWB.