Ce projet pédagogique propose un support d'enseignement sur les séries génératrices, un concept fondamental en algorithmique et combinatoire. Il inclut des cours théoriques, des sujets de travaux pratiques et des consignes pour les étudiants. Destiné aux formations universitaires avancées, il facilite l'apprentissage et l'évaluation des compétences en mathématiques discrètes et en programmation.

Ce projet académique implémente un algorithme de simplexe multicritère en Julia pour résoudre des problèmes d'optimisation avec plusieurs objectifs. Il s'appuie sur des méthodes avancées comme la forme révisée du simplexe et la décomposition LU. L'outil permet de traiter des instances générées aléatoirement ou issues de fichiers au format .mop, tout en optimisant les performances grâce à des prétraitements pour éliminer les redondances. Destiné à la recherche et à l'enseignement, il facilite l'analyse et la résolution de problèmes complexes en optimisation.

Ce projet propose des outils avancés pour le traitement et l'analyse d'images numériques. Il permet de manipuler des images en niveaux de gris, d'appliquer des algorithmes de segmentation comme les super-pixels, de détecter des contours via des méthodes comme Sobel, et de convertir entre différents formats d'images. Idéal pour des applications en vision par ordinateur, reconnaissance d'objets ou pré-traitement d'images.