Annuaire des initiatives
Pertinence
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- Ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l'Espace
- Markdown
- ELabFTW est un gestionnaire de carnets de laboratoire électroniques pour les équipes de recherche. Il permet de stocker et d'organiser facilement les expériences de recherche. Il comporte également une base de données où divers types d'objets (tels que des anticorps, des plasmides, des lignées cellulaires, des boîtes, etc.) peuvent être stockés. Il est accessible via un navigateur. Plusieurs équipes de recherche peuvent être hébergées sur la même installation. Cela signifie qu'eLabFTW peut être installé au niveau de l'institut et héberger tous les membres de l'équipe au même endroit. C'est ce qui est fait dans de nombreuses institutions de recherche à travers le monde. C'est également une excellente solution pour les entreprises souhaitant améliorer la traçabilité et la reproductibilité de leurs processus.
- Fonio est une plateforme de rédaction collaborative dédiée à la création de sites web statiques. Elle permet de structurer les arguments sous forme de sites web, de gérer des références bibliographiques et d'autres ressources (images, tables, vidéos, éléments interactifs), de personnaliser la mise en page et l'identité visuelle, et de définir des termes clés dans un glossaire interactif.
- Cunningham est un système de conception et une bibliothèque de composants React conçus pour être modulaires, réutilisables et axés sur l'accessibilité. Il suit les principes de design atomique et utilise des jetons de design pour assurer la cohérence entre le design et le code, permettant une personnalisation élevée.
- Ce projet vise à étudier la vulnérabilité des modèles de reconnaissance de personnes aux attaques adverses. Il propose différents types d'attaques sur les modèles d'apprentissage métrique en fonction du nombre et du type de guides disponibles. Deux attaques particulièrement efficaces ont été identifiées, et le projet propose également des méthodes de défense contre ces attaques.
- Ce projet concerne l'amélioration de l'apprentissage automatique à partir de quelques exemples grâce à la théorie de la métarépresentation multi-tâche. Il s'agit du code officiel de l'article accepté à ECCV 2022 intitulé "Improving Few-Shot Learning through Multi-task Representation Learning Theory".
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