Le projet force_torque_sensor_analysis a pour but d'analyser les données provenant de capteurs de force et de couple. Il permet de détecter les valeurs anormales et de fournir une visualisation en temps réel des données collectées. Cet outil est particulièrement utile dans les domaines industriels où la surveillance des capteurs est cruciale pour assurer la sécurité et la qualité des processus de production.

Le projet ant4rotor est un programme Python open source conçu pour acquérir des données détaillées sur la dynamique de pédalage d'un vélo équipé d'un capteur de puissance ROTOR 2INPOWER. Il utilise le protocole de communication ANT+ pour communiquer avec les capteurs et permet de dépasser les limitations de fréquence d'acquisition des données par défaut pour atteindre 50 Hz. Cela permet d'analyser les données de pédalage en temps réel et d'obtenir des informations précises sur la position du pédalier, la cadence, la puissance moyenne, la force de pédalage sur les deux côtés indépendamment et plus encore.

Le projet `capteurs` a pour but de collecter, traiter et analyser les données provenant de capteurs environnementaux. Il permet de suivre et d'être alerté en cas de problèmes tels que des niveaux de pollution élevés, des bruits anormaux ou une consommation d'énergie excessive. Grâce à une interface conviviale, les utilisateurs peuvent consulter les données en temps réel et accéder à des rapports détaillés.

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 consiste en un script R d'analyse des données de capteurs NINOX utilisés pour mesurer la brillance du ciel nocturne. Il permet de générer un rapport succinct des données et de produire des graphiques à partir d'un fichier de données.

Le projet yasmine-k8s est une plateforme de gestion, visualisation et analyse de données sismologiques. Il permet aux utilisateurs de déployer et gérer des capteurs sismiques, de collecter et visualiser les données en temps réel sur une carte géographique, ainsi que d'effectuer des analyses avancées pour détecter et prévoir les séismes.

Le projet sensors est une application dédiée à la surveillance, au monitoring et à la collecte de données en provenance de capteurs. Il permet une visualisation en temps réel des données, un stockage sécurisé et une analyse approfondie des données collectées.

Le projet go est une solution dédiée à la collecte, au traitement et à l'analyse de données en provenance de capteurs environnementaux. Il permet de générer des rapports détaillés sur l'état de l'environnement et de surveiller l'état de systèmes distribués.

Le projet arcs vise à collecter, gérer et analyser des données environnementales à partir de sources variées, telles que des capteurs, des images satellites et des bases de données. Il permet également de visualiser et d'interpréter les données géospatiales pour une meilleure compréhension de l'état de la biodiversité et de l'environnement.

Le projet smartgh-cloudml est une solution de traitement et d'analyse de données environnementales en temps réel. Il permet de collecter, stocker et traiter des données provenant de différents capteurs pour fournir des prévisions météorologiques et surveiller la qualité de l'air.