Ce projet vise à analyser et prédire les troubles neurodéveloppementaux à partir de données d'imagerie cérébrale. Il combine les données de deux ensembles de données prétraitées avec FreeSurfer : Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE) et Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD-200). Le projet utilise des techniques d'apprentissage automatique pour indiquer les troubles neurodéveloppementaux dans la fonctionnalité fx.

Le projet Rapports-Techniques de VIGINUM est dédié à la génération de rapports techniques à partir de données brutes. Il permet une analyse approfondie et une présentation claire des résultats, facilitant ainsi la prise de décision.

Abesstp-docker est une configuration Docker permettant de déployer l'application AbesStp, un outil de ticketing utilisé par l'Abes pour gérer les demandes et les problèmes techniques de ses utilisateurs. Il comprend des images Docker pour l'application Drupal/PHP, la base de données MySQL, des conteneurs pour le cron, la surveillance de fichiers, l'analyse de virus, l'administration de la base de données et l'interception des mails, ainsi que des volumes pour les pièces jointes des tickets, les données binaires MySQL et les dumps de la base de données.

Le projet swh-scrubber vise à nettoyer et consolider les données de dépôts de code source, en supprimant les données inutiles ou redondantes, permettant ainsi une optimisation de l'espace de stockage dans les systèmes de gestion de versions. Il utilise des techniques avancées de compression de données et d'analyse de dépendances pour garantir l'intégrité et la fonctionnalité des dépôts après le nettoyage.

Le projet trackdechets-datascience vise à consolider une base de données des entreprises liées au secteur du déchet. Il utilise des techniques de collecte et d'analyse de données pour fournir des informations utiles sur le secteur, ainsi que des visualisations de données et des modèles prédictifs pour aider à la prise de décision.

Resonance Analysis est un projet qui vise à améliorer l'analyse de données de résonance magnétique pour la recherche médicale. Il utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique pour détecter des patterns et interpréter automatiquement les données, ce qui permet de gagner du temps et d'améliorer la précision de l'analyse.

AnoMark est un outil d'analyse de données de commandes permettant de détecter des comportements anormaux en utilisant des techniques de NLP et de chaînes de Markov. Il permet de former des modèles à partir de données textuelles considérées comme propres et de les utiliser pour détecter des commandes anormales dans d'autres jeux de données.

Ce projet vise à fournir une introduction aux biostatistiques, en mettant l'accent sur leur application dans le domaine de la santé. Il offre des outils et des méthodes pour l'analyse et l'interprétation des données médicales, ainsi que pour l'élaboration de stratégies de santé publique éclairées par les données. Il s'adresse aux professionnels de la santé, aux chercheurs et aux étudiants qui souhaitent acquérir une compréhension solide des principes et des techniques des biostatistiques.

Ce projet vise à développer des techniques de prévision de prix de l'électricité pour le marché portugais, en utilisant des méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning. Il s'appuie sur une analyse approfondie de la littérature existante et sur l'utilisation d'un jeu de données unique pour surmonter les limites des études précédentes.

Ce projet analyse les données de l'INSEE sur les mobilités professionnelles des Français, en mettant l'accent sur les aspects géographiques. Il utilise des techniques de statistiques exploratoires, de visualisation de cartes, de réduction de dimensionnalité et de classification pour présenter une analyse détaillée des déplacements à travers le pays.