Le projet CHI-KNOW-PO a pour objectif d'identifier des schémas de co-occurrence de champs lexicaux et de emprunts textuels à travers les genres dans la Chine médiévale, en se concentrant plus spécifiquement sur les plantes parmi d'autres thèmes. Le projet se déroule en trois étapes : la numérisation, l'édition et la publication d'une corpus d'anthologies poétiques, de commentaires, de dictionnaires, d'encyclopédies et de traités pratiques de la période médiévale chinoise (environ 200-1000 apr. J.-C.) ; la création d'une base de données avec des informations bio-bibliographiques et sémantiques utiles pour des fins d'édition et d'exploration de textes ; et le développement de scripts permettant d'effectuer des recherches, des filtres et des analyses statistiques personnalisés pour étudier la co-occurrence de mots et de groupes de mots dans des textes donnés et identifier d'éventuels cas de réutilisation textuelle.

RANOMALY est un package R dédié à l'analyse de la diversité microbienne. Il permet de traiter et d'interpréter des données issues de séquençage à haut débit, en particulier pour les gènes 16S et ITS. Il intègre des méthodes statistiques avancées et des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter et caractériser les espèces microbiennes présentes dans un échantillon.

Ce projet regroupe des packages R dédiés au traitement et à l'analyse de données de mesures physiques. Il permet de faciliter le calcul de grandeurs dérivées, la visualisation de résultats et l'analyse statistique de ces données.

Ce projet a pour but de fournir une introduction aux biostatistiques dans le domaine de la santé. Il permet d'analyser des données médicales, de prendre des décisions cliniques éclairées et d'évaluer l'efficacité de traitements grâce à des outils statistiques adaptés.

Ce projet consiste en une solution de traitement et d'analyse de données numériques, offrant des fonctionnalités telles que l'analyse statistique, le traitement de tableaux de données et la génération de visualisations. Il vise à aider les utilisateurs à comprendre et interpréter des ensembles de données complexes.

Le projet pvldb2023 est dédié au traitement et à l'analyse de données, en particulier de fichiers CSV. Il permet de générer des statistiques, de gérer des mesures de performance et de faciliter le développement de benchmarks.

Le projet modelmaths.td7 est un outil dédié à la résolution de problèmes mathématiques complexes, offrant des fonctionnalités de génération de graphiques et de visualisation de données, ainsi que des capacités d'analyse statistique et de traitement de données.

Le projet modelmaths.td7 est un outil dédié à la résolution de problèmes mathématiques complexes, offrant des fonctionnalités de génération de graphiques et de visualisation de données, ainsi que des capacités d'analyse statistique et de traitement de données.

Projet ANR ECLATS vise à former un public spécialisé dans le traitement et l'analyse des données linguistiques aux meilleures solutions pour l'étude et la représentation des données spatiales. Il propose une formation inédite fondée sur les enseignements de spécialistes en informatique, statistique et linguistique, axée sur l'optimisation de l'efficacité des pratiques en géographie linguistique.

Le projet colasluc-package est une bibliothèque dédiée à l'analyse et au traitement de données numériques. Il offre des fonctionnalités avancées de calcul mathématique et permet de simplifier l'analyse de tableaux de données statistiques.