Ce projet permet de surveiller et simuler la charge réseau de déploiements d'applications, ainsi que le monitoring de serveurs web. Il offre des fonctionnalités telles que la réception et l'envoi de données via WebSocket, la gestion de fichiers de configuration, et l'interaction avec des serveurs web via des requêtes HTTP.

FlowVR est une bibliothèque middleware permettant de faciliter le développement et l'exécution d'applications haute performance interactives nécessitant l'exploitation de la puissance de nœuds informatiques distribués en grappe ou en grid. FlowVR a été utilisé pour des applications de réalité virtuelle, de téléprésence, de modélisation 3D en temps réel, de visualisation in situ, de pilotage de simulations moléculaires parallèles, etc. FlowVR réutilise et étend le paradigme de flux de données couramment utilisé dans les environnements de visualisation scientifique. Une application est vue comme un ensemble éventuellement distribué de modules échangeant des données. Différentes assemblées de modules peuvent être spécifiées sans modification ou recompilation des modules. Le développeur d'applications n'a pas à se soucier des problématiques de réseau. C'est le rôle de FlowVR de gérer et d'optimiser les échanges de données entre modules. FlowVR supporte les modules parallèles, permettant d'exploiter des codes MPI existants par exemple. Cette fonctionnalité est couramment utilisée pour la visualisation in situ ou le pilotage de simulations parallèles.

Le package cantal est un simulateur de dynamiques de métacommunautés dans des réseaux spatiaux soumis à des perturbations récurrentes. Il permet de simuler une large gamme de scénarios de perturbations ainsi que des scénarios potentiels d'hétérogénéité interspécifique dans la capacité de dispersion et la résistance aux perturbations. Le simulateur peut également générer des scénarios de perturbations basés sur des paramètres d'entrée provenant de données empiriques (par exemple, la structure du réseau spatial, la capacité de dispersion et le mode de dispersion des espèces, la résistance aux perturbations).

Ce projet consiste en une collection de notebooks Jupyter, de fichiers R et Python dédiés à l'analyse et à la visualisation des données d'un étude sur les neurones projetant dans le bulbe olfactif de la souris. Le référentiel contient des analyses transcriptomiques standard de neurones projetants, une inférence de réseaux de gènes régulateurs, une analyse de réseaux de gènes régulateurs et une simulation de données unicellulaires à partir de données de séquençage d'ARN en vrac.

Ce projet consiste en une simulation de réseaux pair-à-pair utilisant le framework PeerSim. Il permet d'analyser les performances de différents protocoles de diffusion de messages et d'étudier la cohérence des données dans un contexte de blockchain. Les résultats obtenus peuvent être utilisés pour évaluer et comparer l'efficacité et la fiabilité de divers algorithmes de diffusion de messages dans des réseaux pair-à-pair.

Spatialdata est un projet dédié à l'analyse et la simulation de données géospatiales. Il permet de créer des réseaux de transport, de simuler des populations et leur trafic, ainsi que de calculer des densités de population et d'emploi.

Projet de défi de modélisation sur les épidémies de peste porcine africaine, comprenant des analyses de données exploratoires, des modèles de réseau de fermes et des simulations, ainsi que l'évaluation des performances prédictives.

Le projet neuromorphic-platform est une plateforme dédiée à la simulation et à la conception de systèmes neuromorphiques et de réseaux de neurones artificiels. Il permet aux chercheurs et aux professionnels de l'intelligence artificielle d'analyser des données biologiques et de développer des algorithmes d'apprentissage machine avancés.

Ce projet est un simulateur Python pour les algorithmes de placement et de récupération d'images de conteneurs dans les clouds Edge. Il utilise des données de traces de centres de données pour extraire et analyser les images et leurs couches correspondantes. Le simulateur prend en charge la génération et l'extraction de topologies de réseau personnalisées et en temps réel.

RCaNmodel est un package R dédié à la modélisation de réseaux trophiques basée sur une approche Chance et Nécessité. Il permet de construire, valider et explorer des modèles de réseaux trophiques en prenant en compte l'incertitude et les lois physiques. Il offre également des fonctionnalités d'analyse de données écologiques et de simulation de dynamiques de populations.