COmparaison de CLassIfication par rapport à une référence COmmune (COClico) est un outil en cours de développement permettant de comparer les résultats de deux processus de classification de données LiDAR par rapport à une classification de référence. Les résultats sont comparés par le calcul de plusieurs métriques, dont sont ensuite tirés des scores compris entre 0 et 1. Ces métriques sont calculées de façon indépendante pour chaque classe mentionnée dans un fichier de configuration.

LibSpMxV est une bibliothèque permettant d'effectuer des multiplications matricielles vectorielles épaisses (SpMxV) avec MPI. Elle ne dépend d'aucune autre bibliothèque externe et inclut des fonctions de support pour des opérations de base. La conception centrale est décrite dans deux articles techniques, qui fournissent une analyse approfondie des modèles et des métriques de partitionnement dans les calculs parallèles SpMxV.

Ce projet vise à calculer des métriques sur le génome du betterave à sucre à partir de données de polymorphismes nucléotidiques (SNP). Les métriques comprennent la densité de SNP, la diversité nucléotidique (pi), Tajima D et Fu et Li D. Ces métriques sont nécessaires pour valider une approche permettant de prédire la plage environnementale des phénotypes de betteraves à sucre à partir des marqueurs génétiques significativement associés à ces variables environnementales dans un ensemble indépendant d'individus.

MolPred est un framework basé sur Hydronaut pour la construction de prédicteurs de caractéristiques moléculaires à l'aide de Chemfeat. Il offre les avantages de l'un et de l'autre, ainsi que plusieurs autres avantages : tous les hyperparamètres sont gérés via des fichiers de configuration YAML, y compris la sélection de modèles, ensembles de fonctionnalités moléculaires et métriques, avec un support complet pour les surcharges en ligne de commande. Les hyperparamètres peuvent être explorés à l'aide de balayages systématiques ou d'algorithmes d'optimisation. L'optimisation peut être suivie en temps réel avec Optuna Dashboard lors de l'utilisation du plugin Hydra's Optuna sweeper. Tous les paramètres, métriques, modèles et autres artefacts sont suivis avec MLflow. Les tests et les prédictions peuvent être effectués en récupérant des modèles et des configurations d'ensembles de fonctionnalités à partir de runs MLflow précédents. Les modèles peuvent être facilement ajoutés en enregistrant des sous-classes d'une classe fournie. Les classes enregistrées peuvent être sélectionnées par nom à partir du fichier de configuration. De nouvelles calculateurs d'ensembles de fonctionnalités chimiques/moléculaires peuvent être ajoutés et enregistrés via des sous-classes simples. Les calculs de fonctionnalités sont mis en cache dans une base de données locale pour éviter les calculs redondants.

Nansi est un outil d'analyse et de visualisation de réseaux sociaux et de graphes complexes. Il permet de détecter des communautés, de calculer des métriques de graphes et de représenter visuellement ces réseaux de manière interactive.

Ce projet Java évalue les performances de suivi de particules en utilisant les métriques du défi ISBI sur le suivi de particules. Il peut être utilisé en batch et en multithreaded. Le score est calculé en comparant les pistes candidates avec les pistes de référence fournies.

EmbCompare est un petit package Python permettant la comparaison d'espaces d'embarquement, à la fois visuellement et numériquement. Il offre une interface graphique pour comparer deux espaces d'embarquement et calcule des métriques de comparaison pour un suivi régulier.

Ce projet permet d'analyser du code source et de compter les déclarations ainsi que de calculer des métriques associées.

Ce projet est un ensemble d'implémentations Python de métriques d'anonymisation de données, issues de la littérature récente. Il permet d'évaluer et de comparer différentes méthodes d'anonymisation, en calculant et en visualisant des métriques telles que l'APE (Absolute Percentage Error) et la Linkability.

Le projet s3-cegedim est une solution de gestion et de partage de données médicales hébergée sur AWS. Il permet l'automatisation du calcul des métriques et offre une interface sécurisée pour télécharger et partager des fichiers volumineux.