Ce projet vise à rassembler des ressources et des outils utiles pour l'analyse de données de cellules simples. Il fournit des liens vers des bases de données telles que l'Atlas d'expression de cellules simples de l'EBI et PanglaoDB, ainsi que des outils d'analyse tels que Seurat, Monocle et SCENIC Suite. Ces outils permettent l'analyse, la visualisation et l'interprétation des données d'expression génique à l'échelle cellulaire unique, ainsi que l'inférence des réseaux de régulation des gènes et l'identification des sous-types cellulaires.

Ce projet est un prototype dédié à l'analyse des données du réseau de télescopes CTA (Cherenkov Telescope Array). Il permet de calibrer les capteurs, nettoyer les données Hillas, reconstruire les événements astrophysiques et optimiser des modèles de simulation pour améliorer la précision des observations. Les outils développés facilitent le traitement des données brutes et la génération de résultats exploitables pour la recherche en astrophysique.

QStream est un plugin pour QGIS développé par le Cerema, permettant de créer et gérer des scénarios de simulation de trafic routier via l'outil Stream. Il facilite la définition manuelle des entrées (réseau routier, demande de déplacement, régulations) et l'analyse des sorties (débits, vitesses, temps de parcours) sous forme de graphiques et tableaux. L'outil transforme les données en formats compatibles et génère des indicateurs pour l'aide à la décision en mobilité.

Ce projet rassemble des scripts de collecte, de découverte, de redressement, de datapréparation et de datavisualisation pour l'application EnR de réseaux TEO, qui permet l'analyse de données sur les réseaux d'énergie renouvelable et la visualisation de ces données.

Ce projet décrit les données d'un jeu de données microbiologiques du Réseau de Mesures de la Qualité des Sols (RMQS) français. Il fournit une analyse détaillée des données et des métadonnées associées, ainsi qu'une description de la collection de données dans l'entrepôt de données du gouvernement français.

DoNuts est une base de données PostgreSQL/PostGIS dédiée à la collecte et à l'analyse de données environnementales, notamment sur les compartiments environnementaux et les réseaux hydrographiques. Elle couvre actuellement la France et plusieurs pays d'Europe de l'Ouest. Les données mesurées concernent principalement la qualité des rivières et des milieux aquatiques, avec des informations géolocalisées pour faciliter les analyses spatiales.

Ce projet explore l'application des réseaux de neurones dans le domaine de la statistique publique. Il propose des méthodes et des cas d'usage concrets pour l'analyse de données, la classification d'images, l'imputation de valeurs manquantes et la réduction de dimension. Les travaux sont menés par des chercheurs de l'Insee et de la Banque de France, avec des applications variées allant de l'analyse de parcelles cadastrales à l'étude de données économiques.

Ce projet est une publication sur l'utilisation des réseaux de neurones dans le domaine de la statistique publique. Il contient des exemples d'analyse de données, de classification d'images, de prédiction de données manquantes et de réduction de dimension de données.

Decloud est un outil dédié au traitement d'images satellites optiques, notamment pour éliminer les nuages et améliorer la qualité des données. Il permet d'entraîner et d'utiliser des modèles de réseaux de neurones convolutifs afin de reconstruire des images claires à partir d'images partiellement obstruées. Utilisé principalement dans le domaine de la télédétection, il facilite l'analyse et l'exploitation des données géospatiales pour des applications scientifiques ou environnementales.

Le projet atelier_inference_reseaux permet l'analyse et l'inférence de réseaux biologiques à partir de données génomiques. Il offre des fonctionnalités de visualisation et de comparaison de réseaux, ainsi que des outils pour faciliter l'interprétation des résultats.