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Pertinence
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- Ce projet vise à intégrer des jeux de données de biologie végétale et des outils d'évaluation dans PubAnnotation, une plateforme d'annotation de texte. Cela permettra une analyse plus poussée des données et une évaluation de leur qualité, facilitant ainsi la recherche dans le domaine de la biologie végétale.
- Ce projet consiste en une API qui permet le traitement des données d'entrée de différentes entités (applications, équipements physiques et virtuels) et la gestion de leur état. Il utilise Spring Boot pour le développement de l'API, Spring Data pour l'accès aux données, Spring Framework pour le support général de l'application, Kafka Streams pour le traitement des données en temps réel, PostgreSQL comme base de données et Testcontainers pour les tests d'intégration.
- Notoriété 100 %Plateforme officielle du ministère de l'Éducation nationale, des Sports et de la Jeunesse, proposant un accès centralisé et ouvert aux données publiques. Elle permet aux citoyens, chercheurs et institutions de consulter, visualiser et analyser des jeux de données sur l'enseignement, les résultats scolaires, les établissements, les formations et les politiques éducatives. Intègre des outils d'intelligence artificielle pour faciliter l'exploration et la compréhension des données.
- Ce dépôt contient le codebase complet pour les expériences décrites dans l'étude sur l'intégration de données dans le secteur de la vente au détail en utilisant les technologies du Web sémantique. Il inclut des scripts de configuration expérimentale et des notebooks Jupyter pour guider le processus d'expérimentation.
- Le projet jeu-de-hamming est un outil permettant de calculer la distance de Hamming entre deux chaînes de caractères de même longueur. Cet indicateur mesure le nombre de positions où les caractères des deux chaînes sont différents. Cette fonctionnalité peut être utilisée pour vérifier l'intégrité des données transférées et détecter d'éventuelles erreurs.
- L'atelier a pour objectif d'intégrer et d'analyser des données omiques hétérogènes via des approches statistiques en s'appuyant sur les packages R MOFA2 et mixOmics. Deux cas d'étude sont proposés, l'un sur des données métabolomiques et transcriptomiques de deux variétés de colzas soumises à un stress hydrique et parasitique, et l'autre sur des données RNAseq et metabarcoding (16S et 18S) d'une autre variété de colzas.
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