Projet de recodage de decp-rama en langage Python, avec pour objectif d'identifier et d'agréger toutes les sources de données essentielles de la commande publique (DECP) pour les publier sur data.gouv.fr. Le projet suit une procédure standard pour chaque source de données : téléchargement, conversion en DataFrame, nettoyage et agrégation, et exportation aux formats JSON et XML.

Mseed-lib est une bibliothèque permettant de lire et d'écrire des fichiers miniSEED, un format international standard pour l'échange de données sismologiques. Elle permet d'importer des données sismiques dans Matlab/Octave sans conversion intermédiaire, en offrant un contrôle total sur les en-têtes et les formats. mseed-lib est respectueuse de la norme SEED et peut lire n'importe quel fichier miniSEED, quel que soit le format d'encodage, le multiplexage des canaux, l'échantillonnage des données, le format d'encodage mixte, la taille de bloc mixte et même l'endianness. Elle peut également détecter automatiquement les fichiers codés en big/little-endian et prend en charge plusieurs formats d'enregistrement et de compression de données.

Mypkg est un package permettant de développer des plugins pour Axl, dédié à la création d'animations 3D, à la gestion des données associées et à la conversion de ces données entre différents formats.

Le projet TP-MLP est dédié à la reconnaissance de symboles mathématiques à partir d'images et de données au format InkML. Il permet de former des modèles de machine learning grâce à des notebooks Jupyter et des scripts Python. Le projet offre des outils utilitaires pour la conversion de fichiers InkML en images et la gestion de bases de données.

Le projet ACDC-Back-Office fournit des services pour la gestion des collections de données, la conversion de données vers un format standard et la génération de rapports de qualité pour l'outil ACDC (Survey Protocol Designer).

Ce projet est une API de conversion permettant de convertir une preuve sanitaire en format 2D-Doc en QR européen (DCC). Il assure la vérification de la validité et de l'authenticité du 2D-Doc reçu, ainsi que l'extraction des données nécessaires à la génération du QR européen.

Atlanmod Zoo est un projet permettant la gestion de modèles de données, la conversion de formats de données et la manipulation de code COBOL. Il offre une approche unifiée pour travailler avec différents langages et formats, facilitant ainsi le développement et la maintenance des systèmes d'information.

Ce projet utilise des processus WPS (Web Processing Service) pour effectuer des calculs d'équilibre sédimentaire sur des données de plages au format GeoJSON. Il propose également des fonctionnalités de conversion de données GeoJSON en CSV, d'interpolation de données géospatiales et de validation de jeux de données.

Ce projet vise à adapter les méthodes d'apprentissage profond pour le rendu en temps réel en s'inspirant des principes de Pre-computed Radiance Transfer (PRT). Il s'agit d'un fork de Falcor 4.3 avec des scripts et des conversions de formats de scènes supplémentaires pour générer les données d'entraînement. Quatre architectures neurales différentes sont proposées, dont trois sont inspirées de PRT et améliorent la qualité des prédictions d'illumination globale par rapport aux méthodes existantes.

Le projet `python3-port-for` est une application permettant d'automatiser des tâches administratives et de gérer des workflows de traitement de données. Il facilite la conversion de données entre différents formats, offrant ainsi une solution flexible et efficace pour les opérations de gestion de données.