Base de données dédiée à la collecte, au stockage et à l'analyse de données issues de recherches scientifiques. Elle facilite le partage et la collaboration entre équipes de recherche en centralisant les résultats expérimentaux et en offrant des outils d'analyse avancés pour des projets nécessitant une gestion rigoureuse des données.

NXazint est une contribution au standard NeXus, une norme ouverte dédiée à la description et à l'échange de données expérimentales issues de grands instruments scientifiques. Ce projet propose des définitions de classes spécifiques pour les données de diffraction, notamment en 1D et 2D, afin d'enrichir les capacités d'analyse et de partage des résultats dans les communautés de physique et de science des matériaux.

Ce projet est une plateforme dédiée à l'hébergement et au partage de code source, principalement utilisée par des chercheurs et des développeurs pour collaborer sur des projets logiciels. Elle permet de publier des dépôts de code, de documenter des travaux techniques et de faciliter la diffusion des résultats de recherche au sein de la communauté scientifique.

Ce plugin pour NOMAD permet de gérer, analyser et partager des données expérimentales liées au frittage de matériaux. Il facilite l'intégration de résultats de recherche dans des bases de données scientifiques, en offrant des outils pour structurer, visualiser et collaborer sur des données de laboratoire. Destiné aux chercheurs et ingénieurs en science des matériaux, il simplifie la gestion des protocoles expérimentaux et des résultats obtenus.

Outil dédié à la visualisation et à l'analyse de données scientifiques, permettant aux chercheurs et ingénieurs de créer des graphiques interactifs et des notebooks pour explorer des séries temporelles ou des résultats expérimentaux. Facilite la collaboration et le partage des découvertes entre équipes.

Lobby est une plateforme interactive dédiée à la visualisation et à l'analyse de données scientifiques. Elle permet aux chercheurs et équipes de collaborer en temps réel sur des jeux de données complexes, de créer des tableaux de bord personnalisés et de partager leurs résultats de manière intuitive. L'outil facilite l'exploration visuelle des données et la génération de rapports dynamiques, adaptés aux besoins des communautés académiques et scientifiques.

Pyseafuel est une bibliothèque Python conçue pour simplifier la gestion et l'analyse de données scientifiques. Elle propose des outils intégrés pour automatiser la génération de documentation technique, faciliter le partage de résultats et optimiser les calculs numériques. Destinée aux chercheurs et ingénieurs, elle permet de centraliser les processus analytiques tout en garantissant une meilleure reproductibilité des travaux.

Ce projet vise à éliminer les résultats de neuroimagerie non reproductibles, surnommés 'zombies', en promouvant l'utilisation de données ouvertes et de méthodes standardisées. Il propose des pipelines de pré-traitement, de contrôle qualité et d'analyse statistique accessibles à tous, afin de garantir la fiabilité et la réplicabilité des résultats scientifiques. L'objectif est de transformer les données brutes en ressources vivantes, vérifiables et partagées par la communauté.

Plateforme dédiée à la simulation et à la modélisation des flux de fluides, principalement utilisée pour des applications en mécanique des fluides et en hydrodynamique. Elle permet aux chercheurs et ingénieurs de tester des scénarios numériques complexes, d'analyser des données de simulation et de partager des résultats dans un cadre académique ou industriel. L'outil s'appuie sur des méthodes avancées de calcul scientifique pour reproduire des phénomènes physiques variés.

Ce projet permet de présenter et partager des travaux de recherche sous forme de présentations interactives. Il facilite la visualisation de données complexes et la diffusion des résultats académiques auprès de la communauté scientifique ou du grand public. Les utilisateurs peuvent créer des diaporamas dynamiques intégrant des graphiques, des tableaux et des médias pour illustrer leurs découvertes.