Projet de développement logiciel dédié à la gestion et à l'optimisation de convertisseurs DC-DC. Ce dépôt contient des outils et algorithmes pour améliorer l'efficacité énergétique et la stabilité des systèmes électroniques utilisant des convertisseurs de puissance.

Ce projet développe des algorithmes et outils pour le contrôle et la régulation de systèmes embarqués, notamment dans le domaine de l'automatisation industrielle. Il permet de gérer des consignes, d'identifier des modèles dynamiques, de réguler des actionneurs et de filtrer des signaux pour améliorer la précision et la stabilité des systèmes contrôlés.

Ce projet évalue l'impact du prétraitement d'images médicales sur la reproductibilité des résultats de segmentation tumorale par intelligence artificielle. Il compare différentes versions de pipelines de prétraitement (BRATS) et des modèles d'inférence (nnU-Net) pour quantifier les variabilités introduites. Les expériences analysent également l'influence des changements d'environnement (système d'exploitation, infrastructure) et visent à améliorer la stabilité des algorithmes pour une utilisation clinique fiable.