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.

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.

Mary Morstan est un framework AutoML basé sur des algorithmes évolutionnaires, inspiré de TPOT et DEAP. Il permet de configurer automatiquement des algorithmes de machine learning et de préparer les données pour l'apprentissage automatique.

Bibliothèque Python développée spécifiquement pour le projet Roadwatch. Cette package est utilisée pour traiter, formater et nettoyer les données CSV sur les accidents de la route en France afin de les intégrer dans une base de données SQL.

Le projet snn-pcn est une implémentation de réseaux de neurones spiking (SNN) pour la classification d'images. Il se compose de deux parties : une couche d'extraction de caractéristiques (CSNN) entraînée avec un apprentissage non supervisé de type STDP et une couche de classification (Readout) entraînée avec un apprentissage supervisé de type STDP. Le projet se concentre sur la couche de classification et introduit une règle d'apprentissage supervisé STDP ainsi qu'une architecture d'entraînement appelée Neurones Compétitifs Appariés (PCN).