Le projet génère des échantillons de code source vulnérables et non vulnérables aux attaques XSS (Cross-Site Scripting) pour différents langages de programmation tels que PHP, Node.js et Hop.js. Il permet de construire des bases de données de tests pour évaluer des détecteurs de vulnérabilités et entraîner des algorithmes de deep learning.

Le projet at36 est une solution dédiée à l'analyse de données et la génération de rapports automatisés. Il permet de manipuler, visualiser et tester des données à l'aide de R et divers packages, dont ggplot2, dplyr et tidyr pour le traitement et la visualisation des données, testthat pour les tests unitaires, et rmarkdown et knitr pour la génération de rapports.

Queen-Back-Office est une application web Java développée avec Spring Boot, qui fournit des services de back-office pour la gestion des campagnes d'enquêtes, des questionnaires, des unités de reporting, des données d'enquête et des commentaires. Il utilise Spring Data pour l'accès aux données, Spring Security pour la sécurité, JPA pour la persistance des données, MapStruct pour le mapping objet, PostgreSQL comme base de données, JUnit et Testcontainers pour les tests automatisés, Mockito pour le mocking, RestSharp pour les appels HTTP, Swagger UI pour la documentation de l'API, Keycloak pour l'authentification et l'autorisation, Log4j pour le logging, SLF4J pour l'abstraction du logging, Apache FreeMarker pour la génération de rapports, Sonatype Nexus pour la gestion des dépendances et JSON pour le transfert de données.

Ce projet est une application web permettant de simuler les droits à la retraite en se basant sur les données de carrière de l'utilisateur. Il calcule les montants de cotisations et de prestations associés à ces simulations et génère des formulaires de saisie de données adaptés aux besoins de l'utilisateur.

Le projet Test Management Tools aide à gérer les tests pour les systèmes de santé, en fournissant un support pour les profils d'intégration IHE et en facilitant la génération de rapports et l'exportation de données.

Ce projet est une collection de cas de tests extraordinaires, sélectionnés par Benoit Baudry et Martin Monperrus. Il contient des cas de tests pour générer un grand nombre de données, vérifier le comportement sur un grand nombre de données, tester la convergence de nombres, générer des données à partir d'un programme Maxima, et des tests paramétrés avec entrées aléatoires.

Le projet udata-fixtures est dédié à la génération de données de test pour les projets liés à l'écosystème Udata. Il permet de simuler des charges de données importantes et de fournir des jeux de données normalisés, facilitant ainsi le développement et les tests de ces projets.

Ce projet vise à comparer plusieurs outils permettant d'identifier les cytosines méthylées dans des données fast5. Après avoir exécuté ces outils sur un jeu de données test d'Arabidopsis thaliana, une analyse comparative a été réalisée en termes de détection par sites. Il a été conclu que DeepSignalPlant était le plus performant. Ce dépôt contient des scripts permettant d'exécuter DeepSignalPlant et de générer des statistiques à partir de ses résultats.

LabVIEW est un environnement de développement graphique permettant de concevoir, déployer et déboguer des applications d'acquisition et de contrôle de données, ainsi que des systèmes d'automatisation et de test. Il offre une large palette d'outils pour la communication avec des instruments et des équipements, le traitement de signaux et d'images, et la génération de rapports et de visualisations.

LabVIEW est un environnement de développement graphique permettant de concevoir, déployer et déboguer des applications d'acquisition et de contrôle de données, ainsi que des systèmes d'automatisation et de test. Il offre une large palette d'outils pour la communication avec des instruments et des équipements, le traitement de signaux et d'images, et la génération de rapports et de visualisations.