Ce projet est un modèle de départ pour les initiatives en deep learning et machine learning. Il permet de structurer rapidement un nouveau projet de recherche ou d'application en IA en fournissant une architecture de base, des dépendances préconfigurées et des exemples concrets comme le jeu de données MNIST. L'objectif est d'assurer la reproductibilité et l'extensibilité des travaux en facilitant leur organisation et leur partage.

Ce projet vise à faciliter la collaboration entre les équipes de recherche et les développeurs de logiciels dans le domaine du calcul haute performance (HPC). Il organise des groupes de travail thématiques pour identifier et résoudre des défis algorithmiques et computationnels communs. Le projet produit des kits de développement (SDK) et des applications proxy permettant d'évaluer la performance et la portabilité des solutions logicielles développées dans le cadre du projet Exa-DI.

Ce projet permet de générer des paquets Debian (.deb) pour déployer OpenSearch, une suite logicielle open source dédiée à la recherche et à l'analyse de données. Il facilite l'installation et la maintenance de cette solution sur des systèmes basés sur Debian Bullseye, en automatisant le processus de création des fichiers d'installation.

La Fabrique DÉFI est une association dédiée au développement économique, à la formation et à l'insertion professionnelle sur le territoire du Calaisis. Elle propose un accompagnement personnalisé aux jeunes et aux adultes en recherche d'emploi ou de formation, en les aidant à construire leur projet professionnel. L'association organise également des événements pour faciliter les rencontres entre demandeurs d'emploi et entreprises, et soutient les employeurs dans leurs démarches de recrutement. Son objectif est de favoriser l'autonomie et l'insertion durable des publics accompagnés.

Ce projet académique vise à développer des outils d'intelligence artificielle pour l'analyse de données, la simulation de modèles complexes et l'automatisation de processus scientifiques. Il s'appuie sur des bibliothèques spécialisées pour traiter des jeux de données variés et proposer des solutions innovantes en modélisation prédictive. Destiné à la recherche et à l'enseignement supérieur, il facilite la collaboration entre équipes universitaires.

Ce projet fournit des pilotes logiciels pour interagir avec les capteurs EMG (électromyographie) et de mouvement sans fil de la marque Delsys Trigno. Il permet de connecter, configurer et lire les données en temps réel des capteurs, facilitant ainsi l'acquisition de signaux biomécaniques pour des applications en recherche médicale, rééducation ou sport.

Ce projet génère un jeu de données vidéo haute définition à partir de vidéos publiques. Il permet de comparer des modèles de débruitage d'images en utilisant des vidéos de référence. Les vidéos sont extraites et traitées pour être utilisées dans des recherches en traitement d'images. Le code est conçu pour être simple et reproductible, facilitant son utilisation par la communauté scientifique.

Ce projet vise à structurer et analyser les données publiques des décès en France depuis 1971 sous forme de graphes sémantiques. Il permet de transformer des fichiers CSV en données RDF exploitables pour des recherches avancées ou des analyses statistiques. Les données sont organisées par tranches d'années et par villes, facilitant leur réutilisation par des chercheurs, institutions ou développeurs.

Le projet dela_gr vise à faciliter la gestion et le suivi des demandes de subventions et des projets de recherche au sein d'une organisation. Il permet une collaboration efficace entre les équipes de recherche grâce à une plateforme dédiée.

Base de données dédiée à la collecte, au stockage et à l'analyse de données issues de recherches scientifiques. Elle facilite le partage et la collaboration entre équipes de recherche en centralisant les résultats expérimentaux et en offrant des outils d'analyse avancés pour des projets nécessitant une gestion rigoureuse des données.