AMG_base est un modèle R simulant les stocks de carbone organique dans les sols arables à l'échelle annuelle. Il permet de modéliser des systèmes de culture et d'évaluer l'impact des pratiques agricoles sur la matière organique du sol. Développé à partir d'un modèle existant (AMGv2), il offre une version simplifiée pour des analyses rapides sans optimisation ni représentation graphique.

Ce projet développe des algorithmes d'apprentissage par renforcement pour entraîner des agents autonomes capables de résoudre des tâches complexes. Il utilise des environnements de simulation pour tester et améliorer les performances des modèles, en générant des graphiques et des vidéos de démonstration. Les résultats sont analysés pour optimiser les paramètres et maximiser les récompenses cumulées.

Outil permettant d'évaluer et comparer les performances de serveurs d'inférence pour modèles de langage (LLM). Il génère des graphiques et rapports détaillés sur la vitesse de génération, l'utilisation du cache KV, et la capacité à gérer des requêtes parallèles. Les résultats aident à identifier les goulots d'étranglement et à optimiser les configurations pour des déploiements en production.

PyGCO est une bibliothèque Python dédiée à l'optimisation par coupes de graphe (graph cuts). Elle permet de résoudre des problèmes de segmentation d'images, de réduction de bruit ou de calcul d'énergie dans des modèles graphiques. Basée sur la bibliothèque GCO de Olga Veksler, elle offre des outils pour manipuler des graphes et appliquer des algorithmes d'optimisation comme l'expansion ou le swap.

Bibliothèque JavaScript dédiée à la manipulation et à l'optimisation de données géospatiales et graphiques. Elle permet de simplifier des maillages 3D, de convertir des formats vectoriels, d'analyser des surfaces géographiques et d'optimiser des modèles topologiques pour des applications cartographiques ou de visualisation.

Ce projet fournit un modèle de recherche pour générer des rapports scientifiques et techniques. Il facilite la modélisation de données, la visualisation graphique et l'analyse quantitative, permettant aux chercheurs et ingénieurs de produire des documents structurés et reproductibles. Les outils intégrés automatisent la génération de figures et de tableaux, optimisant le temps consacré à la rédaction.

Ce projet se concentre sur l'analyse et le traitement de données mathématiques, notamment des équations manuscrites. Il vise à identifier et filtrer les données aberrantes, comme les équations avec un nombre excessif de traits ou de points, afin d'optimiser la qualité des modèles graphiques générés. L'objectif est d'améliorer la précision des analyses en éliminant les outliers et en standardisant les données.

PhoenixGraph est une bibliothèque logicielle dédiée à la manipulation et à la visualisation de graphes, notamment pour des applications en physique des particules. Elle permet de modéliser des structures spatiales complexes en 2D et 3D, facilitant ainsi l'analyse et la recherche de relations entre éléments. Utilisée dans des environnements de recherche, elle offre des outils pour générer des représentations graphiques et optimiser des algorithmes de voisinage.

CropWat est un outil de modélisation et de simulation dédié à l'irrigation des cultures. Il permet de calculer les besoins en eau des plantes en fonction des données climatiques et des caractéristiques du sol. Basé sur les méthodes de la FAO, il aide les agriculteurs et les chercheurs à optimiser l'apport hydrique pour maximiser les rendements tout en préservant les ressources en eau. L'outil génère des graphiques et des rapports pour analyser les résultats des simulations.

Projet de simulation numérique utilisant la méthode de Boltzmann sur réseau (LBM) pour modéliser des écoulements de fluides sur des architectures GPU. Permet d'étudier des phénomènes physiques comme les écoulements de fluides ou les transferts de chaleur avec une approche computationnelle optimisée pour les processeurs graphiques.