Ce projet démontre l'utilisation de Réseaux Antagonistes Génératifs (GAN) pour la génération d'images réalistes, la détection d'anomalies dans des images et l'amélioration de la résolution d'images. Il s'appuie sur des algorithmes d'apprentissage profond pour entraîner des modèles capables de générer des images de haute qualité.

Ce projet démontre un fonctionnement de sujet de TP conçu pour l'enseignement des technologies web. Il utilise des classes et des ID sur les éléments HTML pour afficher ou masquer des parties de l'énoncé via CSS. Les étudiants peuvent exécuter des actions de modification CSS en déclenchant des fonctions JavaScript lors de l'événement onclick. Le projet peut générer du code HTML à partir d'un fichier Markdown source en utilisant pandoc.

Le projet c_machine_state_generator est un outil en ligne de commande permettant de générer du code source pour les états des machines et des modèles de code pour les fonctions utilisateur. Il prend en entrée une description de l'état de la machine dans un fichier YAML et génère le code source correspondant dans un répertoire de sortie. Il permet également de visualiser l'état de la machine sous forme de graphe dans un navigateur web.

Le projet bdl_prodige_test_generator est un générateur de tests unitaires pour des classes PHP. Il permet d'analyser des classes PHP et de générer des schémas JSON à partir de celles-ci. Ensuite, il utilise des modèles Twig pour générer du code de test à partir de ces schémas.

Ce projet permet de générer des modèles HL7 à partir de règles définies, de valider ces modèles et de les convertir vers d'autres formats. Il est basé sur des bibliothèques telles que SLF4J, JUnit, FHIR, Java Persistence API, Apache HTTP Server, Mockito et OkHttp.

Le projet lutece-demo-site-tools est un dépôt de code source qui fournit des outils de développement pour les sites Lutece, y compris la génération de modèles de code et l'affichage d'informations système.

CoqTL est un langage de programmation interne (DSL) pour la transformation de modèles dans l'environnement de preuve formelle Coq. Il permet de spécifier des transformations de modèles de manière déclarative et de générer des preuves pour ces transformations. Ce dépôt contient des exemples et des preuves pour CoqTL, ainsi que des générateurs pour créer des métamodèles et des modèles à partir de fichiers Ecore et XMI.

Le projet atsyra-dev vise à développer des plugins et un studio pour l'analyse de modèles formels, la transformation de langages spécifiques de domaines et la génération de code à partir de modèles. Il s'appuie sur des outils tels qu'Xtend, MapStruct, Testcontainers, OSGi, SLF4J, Entity Framework Core, Guava, OpenTracing, Simple Injector, Apache Ant et Markdown.

Le projet modelmaths.td2 est dédié à la résolution de problèmes mathématiques complexes et à la génération de modèles personnalisés. Il offre des fonctionnalités avancées d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de mieux comprendre et interpréter des ensembles de données complexes.

Le projet modelmaths.td3 est dédié à la résolution de problèmes mathématiques complexes et à la génération de modèles personnalisés. Il offre des fonctionnalités avancées d'analyse de données, permettant aux utilisateurs de mieux comprendre et interpréter des ensembles de données complexes.