Ce projet met en valeur le village de Castelnau-Barbarens et sa région en proposant des informations touristiques, culturelles et pratiques. Il présente le patrimoine historique, les paysages, les produits locaux comme le foie gras et les vins, ainsi que des conseils pour les habitants et visiteurs. Le site encourage la découverte des traditions et du mode de vie gascon à travers des articles, des itinéraires de randonnée et des recommandations gastronomiques.

Application Android pour le projet de recommandation de produits en magasin. Elle permet de scanner des produits et d'afficher une liste de recommandations. Chaque produit peut être détaillé et ajouté à une liste d'achats.

Le service de recommandation est responsable de fournir des suggestions de produits personnalisées aux utilisateurs en se basant sur leurs préférences et leur historique d'achats. Il utilise des algorithmes avancés pour analyser les données des clients et trouver des produits correspondants.

Minia est un assembleur de génomes basé sur un graphe de de Bruijn, capable d'assembler un génome humain sur un ordinateur de bureau en un jour. Il produit un ensemble de contigs à partir de lectures courtes. Minia a été initialement publié en 2012 et a produit des résultats de similarité et d'exactitude comparables à d'autres assembleurs de de Bruijn (par exemple, Velvet). Cependant, les assembleurs de génomes ont évolué et, pour obtenir une grande contiguïté, il est recommandé d'utiliser le pipeline gatb-minia-pipeline.

Le projet atelier-lola a pour objectif d'analyser les données utilisateur afin de personnaliser l'expérience d'achat. Il utilise des techniques de machine learning pour recommander des produits et prédire les comportements d'achat.

Ce projet implémente dRep dans un pipeline snakemake pour la réplication de séquences génomiques. Il prend en entrée une liste de fichiers fasta.gz et produit les résultats de dRep, y compris une liste de fichiers fasta dérepliqués. Avant d'utiliser ce pipeline, il est fortement recommandé de lire la documentation complète de dRep.

API pour le projet `Recommandation in situ de produits en magasins` soumis par l'Université Lille 1 en collaboration avec l'Inria et l'équipe Spirals.