ODAM est un système de gestion de tables de données expérimentales qui offre un accès ouvert et facilite l'exploration, la préparation et l'analyse des données. Il est conçu pour gérer et organiser les données de manière à les rendre facilement accessibles, interopérables et réutilisables.

Plateforme web centralisant l'accès, la visualisation et la gestion des données issues d'expériences scientifiques menées sur des instruments de recherche. Elle permet aux utilisateurs de consulter, analyser et partager leurs données expérimentales ainsi que des données publiques, tout en facilitant la collaboration entre chercheurs et la publication de résultats.

Ce projet permet de gérer et d'organiser les métadonnées associées aux expériences scientifiques menées sur des lignes de faisceau. Il facilite la structuration des données expérimentales, leur stockage et leur accès via des interfaces standardisées. Le système intègre des outils de notification pour suivre les événements critiques et s'interface avec des bases de données spécialisées comme ICAT pour valider et enrichir les métadonnées.

Application de bureau conçue pour les chercheurs et laboratoires afin de gérer, stocker et synchroniser leurs données expérimentales de manière sécurisée. Permet l'organisation des expériences, le suivi des modifications et la collaboration en équipe. Intègre des fonctionnalités de chiffrement pour protéger les informations sensibles et offre une interface intuitive pour faciliter l'accès aux données.

Le projet datastoragebeans permet le stockage, la gestion et la configuration de données expérimentales. Il offre des fonctionnalités de gestion des accès et des autorisations pour les utilisateurs et les enregistreurs de données.

PhoenixBinaryAnalyzer est un outil spécialisé dans l'analyse et l'extraction d'informations à partir de fichiers binaires. Il permet d'identifier et de récupérer des offsets de données, facilitant ainsi l'accès et la manipulation de structures complexes dans des fichiers. Utilisé principalement dans le domaine de la physique des particules, il aide les chercheurs à traiter des données expérimentales de manière efficace et automatisée.

Pytrxmat est un package Python facilitant l'accès et la manipulation de données stockées dans des fichiers trx.mat, couramment utilisés dans les écrans de comportement. Ces fichiers contiennent des données brutes de suivi et des résultats de postprocessing pour plusieurs larves dans des études expérimentales.

Bibliothèque open source dédiée à l'accès, la lecture et l'écriture de données de tomographie issues d'acquisitions expérimentales. Elle permet de manipuler des volumes de données scientifiques dans différents formats (HDF5, JP2K, TIFF, EDF) et facilite leur traitement pour des applications en imagerie et analyse de matériaux.

PyNX-binder est une plateforme interactive dédiée à l'analyse et à la visualisation de données scientifiques, notamment issues de la physique et de la cristallographie. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de simuler des phénomènes, d'explorer des résultats expérimentaux et de collaborer en temps réel via des notebooks interactifs. L'outil facilite l'accès à des environnements de calcul avancés sans nécessiter d'installation locale.

Ce projet fournit une interface API en Python pour accéder et manipuler les données stockées dans une base Cassandra dédiée au stockage de séries temporelles scientifiques. Il permet aux chercheurs et ingénieurs d'extraire, analyser et visualiser des données expérimentales issues de spectres ou d'attributs mesurés, facilitant ainsi la recherche et le développement dans des environnements scientifiques comme les accélérateurs de particules.