Ce projet est un projet de deep learning implémenté en Python. Il consiste en un notebook contenant un modèle de deep learning et des algorithmes. Le projet est structuré en plusieurs répertoires : le notebook principal, un répertoire contenant le jeu de données utilisé pour l'entraînement et les tests, un répertoire contenant les résultats d'évaluation et les métriques de performance, et un répertoire contenant l'application web.

Ce projet vise à optimiser le stockage de données en évaluant les performances de différentes solutions de stockage et en déployant les plus adaptées. Il permet de garantir une gestion efficace et performante des données, tout en s'adaptant aux besoins spécifiques de chaque utilisateur.

Ce projet est un framework d'évaluation pour la détection d'actions en ligne (OAD). Il permet de mesurer et comparer les performances de différents frameworks dans ce domaine.

Ce projet vise à évaluer les performances de systèmes distribués et à expérimenter différentes techniques de mise à l'échelle. Il contient deux types d'expériences : des expériences synthétiques et des expériences sur un cas d'utilisation réel. Les résultats de ces expériences sont inclus dans le dépôt.

Spinfer Evaluation est un projet dédié à l'évaluation des performances de systèmes distribués. Il génère des données d'évaluation pour la conférence USENIX ATC 2020 et permet d'analyser les résultats obtenus. Ce projet est utile pour les chercheurs et les professionnels du domaine des systèmes distribués qui souhaitent mesurer et améliorer les performances de leurs systèmes.

Outil dédié à l'analyse des données issues de tests VO2 et de capteurs Moxy pour évaluer la performance musculaire et cardiaque. Permet de charger, filtrer et visualiser des données physiologiques, de définir des groupes musculaires et de générer des rapports détaillés pour les professionnels du sport et de la santé.

Ce projet permet la simulation et le prototypage rapides de systèmes de communication grâce à l'utilisation du framework Aff3ct. Il offre une plateforme flexible pour tester et évaluer les performances de différents protocoles de communication, ce qui permet de réduire les délais de développement de prototypes et d'améliorer la fiabilité des systèmes de communication.

Plateforme publique permettant de visualiser et analyser des indicateurs de performance pour des environnements de données. Elle agrège et compare les métriques issues de sources officielles comme demo.data.gouv.fr et data.gouv.fr, offrant une vue d'ensemble des ressources disponibles et de leur qualité. Les utilisateurs peuvent consulter des tableaux de bord détaillés pour évaluer l'état des indicateurs en temps réel.

Ce projet est dédié à la gestion et au test de performances de cryptage de données, en utilisant des algorithmes avancés tels que AES. Il offre des fonctionnalités de cryptage et décryptage de données, ainsi que des tests de performances pour évaluer l'efficacité de ces opérations.

Ce projet vise à évaluer les performances des applications avec BeeGFS en générant des tests pratiques à l'aide d'IOR et en comparant les limites de performance du réseau et des dispositifs de stockage.