ADF (AGATA Data Format) est une bibliothèque autonome dédiée à la gestion des flux de données pour le projet AGATA, un système de détection en physique nucléaire. Elle permet d'encoder et décoder des trames standardisées à différents niveaux du traitement des données, facilitant l'interfaçage des algorithmes avec divers gestionnaires de workflows. Utilisée pour la simulation et l'analyse de données expérimentales, elle assure la compatibilité et l'interopérabilité des composants logiciels dans un environnement de recherche scientifique.

Ce projet permet l'acquisition, le traitement et l'analyse de données issues de détecteurs électroniques, notamment pour des applications scientifiques ou industrielles. Il offre des fonctionnalités avancées de contrôle des paramètres de détection, de calibration des capteurs et de gestion des flux de données en temps réel. Le système est conçu pour s'adapter à différents types de détecteurs et de configurations matérielles.

Projet open source dédié au développement de firmware pour la carte GTS Leaf, utilisée dans des environnements de traitement de signaux ADC. Il permet la gestion de liens Ethernet/IPBus, la génération de requêtes de déclenchement et le contrôle de flux de données. Compatible avec plusieurs familles de FPGA Xilinx, il est partagé avec le Ganil pour le développement de la phase 2 d'Agata, facilitant ainsi la collaboration scientifique et technique.

Outil dédié à la gestion et au monitoring des flux de données issus de capteurs environnementaux déployés par des unités de recherche. Il permet d'automatiser et de superviser en temps réel les enchaînements de tâches pour garantir la qualité des données collectées et traitées, tout en assurant un suivi rigoureux des workflows scientifiques.

Ce projet est un plugin dédié au contrôle et à l'acquisition d'images pour des caméras scientifiques, notamment celles de la gamme Xpad. Il permet de gérer les paramètres d'exposition, de synchronisation et de calibration des détecteurs, tout en optimisant la gestion des buffers mémoire pour des flux d'images haute performance. Utilisé dans des environnements de recherche ou industriels, il facilite l'intégration et le traitement des données issues de caméras spécialisées.

GetMFM est un outil dédié à l'acquisition, la lecture et la transmission de trames MFM (Multi Frame Message) issues de divers équipements électroniques comme des scalers, des réseaux ou des fichiers. Il permet de récupérer des données brutes ou structurées, de les analyser et de les transmettre à des systèmes comme Narval pour un traitement ultérieur. Utilisé principalement dans des environnements scientifiques ou industriels, il facilite la gestion de flux de données en temps réel ou différé.

Daiquiri Docker est une solution conteneurisée dédiée à la gestion, l'analyse et la visualisation de données issues d'expériences scientifiques. Elle intègre des outils pour configurer des équipements de laboratoire, simuler des capteurs, traiter des flux vidéo et superviser des processus en temps réel. Utilisée principalement dans des environnements de recherche, elle facilite l'automatisation et l'interprétation des données expérimentales.

Bibliothèque logicielle dédiée à la gestion et au traitement de flux de données au format HDF5, principalement utilisée dans le domaine de la recherche scientifique. Elle facilite l'écriture, la lecture et la manipulation de données structurées issues d'expériences ou de simulations, notamment en physique des hautes énergies. Son objectif est d'offrir une solution robuste et performante pour le stockage et l'échange de données entre différents systèmes et outils analytiques.

Mosca est un système de gestion et d'analyse de données scientifiques conçu pour traiter des flux de données en temps réel. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de stocker, visualiser et analyser des signaux expérimentaux ou des données complexes issues de capteurs ou d'instruments. L'outil facilite la collaboration et l'interprétation des résultats grâce à une interface adaptée aux besoins métrologiques.

Ce projet est un plugin conçu pour faciliter l'intégration et la diffusion de données sismologiques en temps réel. Il permet aux utilisateurs de récupérer, traiter et analyser des flux de données provenant de capteurs sismiques, afin d'améliorer la surveillance des activités sismiques et de contribuer à la recherche scientifique ou à la gestion des risques naturels.