Ce projet consiste en une simulation de réseaux pair-à-pair utilisant le framework PeerSim. Il permet d'analyser les performances de différents protocoles de diffusion de messages et d'étudier la cohérence des données dans un contexte de blockchain. Les résultats obtenus peuvent être utilisés pour évaluer et comparer l'efficacité et la fiabilité de divers algorithmes de diffusion de messages dans des réseaux pair-à-pair.

Bibliothèque Python permettant de charger et analyser des données GPS issues de fichiers GPX. Elle transforme ces données en tableaux numpy et DataFrames pandas pour faciliter leur exploitation. Le projet inclut des outils de lissage, de calcul de distances, de vitesses et de portées, ainsi que des fonctionnalités de visualisation sur cartes interactives.

Projet visant à développer une démarche d'Open City Information Modeling (CIM) pour des projets d'urbanisme axés sur la transition écologique. Il s'appuie sur des données ouvertes et des outils de cartographie fine pour analyser et améliorer la marchabilité des espaces urbains, notamment dans les villes de Lorgues et Aix-en-Provence. Les données collectées incluent des relevés de mobilier urbain, des traces GPS précises et des images immersives.

Ce projet permet d'améliorer la précision des trajets GPS en associant des données de positionnement brut à un réseau routier détaillé. Il transforme des coordonnées brutes en itinéraires cohérents et exploitables, facilitant ainsi l'analyse de mobilité, l'optimisation logistique ou la planification urbaine. Les données traitées proviennent de sources variées comme les GPS, les traces mobiles ou les capteurs de véhicules.

Outil algorithmique dédié à l'analyse hydrologique pour calculer des distances le long des rivières. Il permet de géolocaliser des points GPS ou des références sur des cours d'eau à partir de données SIG (Systèmes d'Information Géographique). Utilisé pour des études environnementales, la gestion de l'eau ou des projets d'aménagement fluvial.

MapfitR est une bibliothèque R dédiée à l'analyse et à la visualisation de traces GPS issues de montres ou appareils Garmin. Elle permet de convertir des fichiers d'entraînement au format FIT en TCX, puis d'explorer ces données via des outils graphiques et cartographiques interactifs. Idéale pour les coureurs ou entraîneurs souhaitant analyser leurs performances sportives.

HAMAC Routine est un outil open source conçu pour analyser et classer les données GPS et accélérométriques collectées sur le bétail. Il permet de préparer, structurer et exploiter ces données pour entraîner des modèles de comportement animal. Le projet utilise des modèles de Markov cachés pour identifier et quantifier les activités des animaux, facilitant ainsi la compréhension des dynamiques pastorales et l'optimisation des systèmes d'élevage en milieu sahélien.

Le projet nematode est un parseur et une interface C++ 11 pour les données NMEA, utilisé pour l'analyse de données GPS. Il est fourni avec une wrapper CMake pour faciliter son installation et son utilisation.

Le projet gpu-full est une plateforme dédiée à la recherche et à l'analyse de données. Il permet aux chercheurs et aux data scientists de développer et de déployer des modèles de machine learning, de visualiser et d'analyser des données en temps réel, et de gérer leurs projets de recherche. Grâce à une interface utilisateur intuitive et à des fonctionnalités avancées, il offre un environnement de travail complet et performant pour les chercheurs et les data scientists.

Le projet deMon2k-v6.1.6-gpu est un outil de simulation et d'analyse de données dédié aux phénomènes physiques complexes. Il permet de modéliser et de visualiser des systèmes physiques en utilisant des méthodes numériques avancées. Cet outil est utilisé dans le domaine de la recherche scientifique pour comprendre et prédire les comportements de divers systèmes physiques.