ICEscreen est une pipeline bioinformatique permettant la détection et l'annotation d'ICEs (Integrative and Conjugative Elements) et d'IMEs (Integrative and Mobilizable Elements) dans des génomes de Bacillota. Il permet la détection de protéines signature d'ICEs et d'IMEs grâce à une recherche par similarité et la détection de protéines homologues distantes grâce à des profils HMM. Le pipeline groupe les protéines appartenant à la même structure ICE/IME et génère des tableaux récapitulatifs des ICEs et IMEs détectés.

Ce projet a pour but de fournir des outils pour l'alignement et la fusion d'ontologies. Il permet de détecter des conflits entre ontologies et de les résoudre en calculant des mesures de similarité entre les termes. Il offre également des fonctionnalités d'indexation et de recherche de termes dans des ontologies.

Ce projet vise à évaluer des modèles probabilistes pour la recherche de similarité progressive et la classification de données temporelles avec garanties de qualité. Il fournit des logs CSV décrivant l'évolution des algorithmes iSAX2+ et DSTree, ainsi que des scripts R pour l'évaluation et la génération de graphiques.

Ce projet permet de générer des embeddings pour des requêtes et des documents à l'aide d'un modèle Tensorflow. Cela peut être utile pour ajouter des champs vectoriels à des documents Elasticsearch ou à des requêtes de recherche et effectuer des recherches de similarité de texte.

Le projet embeddings est une application permettant de générer des embeddings de texte, c'est-à-dire des représentations numériques de documents ou de phrases, en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. Ces embeddings peuvent être utilisés pour des tâches telles que la recherche de similarité, le clustering ou la recommandation de contenu.

Ce projet consiste en un outil d'analyse de données textuelles, permettant la génération de résumés automatisés, la recherche de similarités sémantiques et la classification de données. Il est basé sur des algorithmes d'apprentissage automatique et des modèles de langage avancés.

Gatb-rconnector est un outil bio-informatique permettant l'analyse de données génomiques. Il permet la comparaison de séquences d'ADN et l'indexation de génomes de référence, facilitant ainsi la recherche de similarités entre séquences. Cet outil est basé sur une approche probabiliste et permet une utilisation efficace des ressources.

Système de recommandation de papiers de recherche s'appuyant sur un modèle d'encodage sémantique universel pour déterminer la similarité entre les résumés de papiers.

Ce projet est un outil d'analyse de séquences biologiques. Il permet de comparer des séquences et de calculer leur similarité. Cet outil est utile pour la recherche en biologie, la génomique et la bioinformatique.

Outil d'alignement de séquences biologiques permettant de rechercher des similarités entre plusieurs séquences et de visualiser les résultats sous forme d'alignements multiples.