Deep Finder est un outil d'analyse d'images développé pour aider les scientifiques à identifier et à classer des structures protéiques dans des données de microscopie cryo-électronique. Il est basé sur des algorithmes de deep learning et offre une interface graphique conviviale pour faciliter son utilisation. Deep Finder a été testé avec succès sur des données de tomographie cryo-électronique et a démontré une grande précision dans la détection et la segmentation de structures cellulaires.

Ce projet est une plateforme dédiée à l'analyse et à la visualisation de données scientifiques. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de traiter des jeux de données complexes, de générer des graphiques avancés et de collaborer en temps réel sur des notebooks interactifs. L'outil facilite la production de rapports techniques automatisés et la gestion de données structurées pour des projets de recherche ou industriels.

Le projet structured_waveguides est un outil de modélisation et de simulation de guides d'ondes électromagnétiques structurés. Il permet de concevoir et d'analyser des dispositifs optiques intégrés en utilisant des méthodes numériques avancées. Les résultats de simulation peuvent être visualisés sous forme de graphiques et de figures.

Outil de visualisation et d'analyse de données permettant de représenter des informations sous forme de graphiques interactifs. Il facilite l'identification de tendances, la détection de motifs et la compréhension de structures complexes dans des jeux de données variés. Idéal pour les chercheurs, les analystes et les décideurs souhaitant transformer des données brutes en insights exploitables.

S-GCN est un outil d'intelligence artificielle conçu pour évaluer et prédire la qualité de modèles 3D de protéines. Il utilise des réseaux de convolution graphiques sphériques pour analyser les structures moléculaires et générer des scores de qualité locaux et globaux. Basé sur des données issues de défis comme CASP, il aide les chercheurs en biologie structurale à identifier les modèles les plus fiables et à améliorer la précision des prédictions.

Outil d'exploration et de visualisation de données via une interface graphique dédiée aux schémas GraphQL. Permet aux développeurs et analystes de naviguer, comprendre et interagir avec des structures de données complexes de manière intuitive. Facilite l'analyse des API et des bases de données en offrant une vue d'ensemble claire et interactive.

Ce projet permet de visualiser et analyser les données liées à la préservation numérique, notamment les métadonnées des dépôts archivés. Il offre des outils pour explorer les relations entre les objets numériques, générer des rapports et des visualisations graphiques. Destiné aux archivistes, développeurs et chercheurs, il facilite la compréhension des structures de données complexes et soutient la transparence des processus de préservation.

Outil académique dédié à l'analyse des émotions dans des pièces de théâtre en alsacien. Il permet d'extraire et structurer des données à partir de fichiers XML, de calculer des indicateurs émotionnels (valence, arousal, etc.) et de visualiser les dynamiques émotionnelles au fil de l'œuvre. Les résultats sont présentés sous forme de graphiques et de fichiers CSV pour faciliter l'interprétation des émotions par personnages, types de théâtre ou autres critères.

Outil de visualisation et d'analyse dédié aux expériences de physique nucléaire et de détection. Il permet de surveiller en temps réel les données issues des détecteurs INDRA, d'afficher des spectres, des histogrammes de multiplicité et des structures temporelles. Les interfaces graphiques facilitent l'interprétation des résultats expérimentaux et le contrôle des paramètres d'acquisition.

Ce projet propose des outils d'analyse métrique pour des corpus textuels, notamment ceux de l'auteur Malherbe. Il génère automatiquement des relevés métriques sous forme de tables au format CSV et des visualisations graphiques. Développé par le CRISCO (EA 4255) de l'Université de Caen Normandie, il permet aux chercheurs et linguistes d'étudier la structure et l'évolution des textes.