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 mené par le PEReN étudie le framework AMP de Google en analysant ses performances et son impact sur le référencement. Il permet de comparer les résultats de recherche entre mobile et desktop, d'évaluer les métriques de performance (FCP, LCP, TTI, SI) et d'analyser les différences entre pages utilisant AMP et celles ne l'utilisant pas. Les données collectées sont exploitées via des notebooks pour des analyses approfondies.

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.

Ce projet propose un benchmark dédié à l'évaluation des performances de différentes implémentations de l'équation de réaction Gray-Scott utilisant le framework SYCL. Il permet de comparer des méthodes de gestion mémoire (buffers, malloc_shared, malloc_device) et d'analyser l'impact des architectures matérielles (CPU, iGPU, dGPU) sur les temps de calcul et la précision des résultats. Les données collectées aident à optimiser les performances des applications scientifiques intensives.

SCE est un framework dédié à l'apprentissage auto-supervisé pour les modèles de vision par ordinateur. Il permet d'entraîner des réseaux de neurones profonds sans nécessiter de données étiquetées, en utilisant des techniques de contraste pour améliorer la qualité des représentations apprises. Le projet propose des méthodes pour évaluer et comparer les performances des modèles sur diverses tâches de classification et de détection d'objets.

GraFlag est un framework open source conçu pour orchestrer des expériences de détection d'anomalies dans les graphes (GAD). Il permet de déployer, exécuter et évaluer des méthodes d'apprentissage automatique sur des clusters Docker Swarm, en utilisant un stockage partagé pour les données et les résultats. L'outil facilite la comparaison de performances entre différentes approches et assure la reproductibilité des expériences.

RNoC Simu est un cadre de simulation dédié aux routeurs R-NoC, basé sur le framework open-source HNOCS. Il permet de modéliser et d'analyser des réseaux sur puce (NoC) hétérogènes en utilisant le simulateur OMNeT++ comme moteur backend. L'outil facilite la validation de protocoles de communication et l'évaluation des performances des architectures de réseaux sur puce.

EMB-Bench est une suite de scripts et de données dédiée à l'évaluation et au benchmarking de modèles d'apprentissage automatique. Il permet de comparer objectivement les performances de différents frameworks ou algorithmes en fournissant des jeux de données standardisés et des métriques de mesure adaptées.

Projet de test technique utilisant le framework Next.js pour développer une application web moderne. Il sert de base pour évaluer des fonctionnalités, des performances ou des intégrations spécifiques dans un environnement contrôlé.

BISM Experiments est un dépôt contenant des expériences menées pour évaluer les performances de BISM, un framework léger d'instrumentation de programmes Java écrit en Java. Le framework suit une approche de programmation orientée aspect et fournit une riche API pour faciliter l'instrumentation, y compris les points de jonction, le contexte dynamique et statique, et les méthodes d'instrumentation.