Ce projet est un validateur de messages HL7 v3 et de structures de données de santé. Il vérifie la conformité des messages aux profils IHE et garantit la validité des structures de données. Il est basé sur des règles et des profils définis dans des spécifications techniques et peut être utilisé pour tester et valider les échanges de données de santé.

Spécification de la liste annuelle des prénoms des nouveaux-nés déclarés à l'état-civil, fournissant une structure et un contenu standardisés pour ce jeu de données apprécié du public. Les prénoms listés correspondent au premier prénom donné dans chaque acte de naissance, et sont conformes aux textes de loi et de référence régissant l'état-civil en France.

Why3 est une plateforme pour la vérification déductive de programmes. Elle fournit un langage riche pour la spécification et la programmation, appelé WhyML, et s'appuie sur des preuves externes, automatisées et interactives, pour prouver les conditions de vérification. Why3 dispose d'une bibliothèque standard de théories logiques et de structures de données de base telles que des tableaux, des files d'attente et des tables de hachage.

Le projet CORLI-GUM vise à fournir une plateforme d'annotation collaborative pour les corpus langagiers, permettant l'annotation de divers types de corpus présentant des structures, méta-données et données spécifiques. Les annotations couvrent différents niveaux, de la segmentation à l'analyse sémantique et discursive. La ressource est enrichie chaque année par l'ajout de nouveaux textes et l'extension des couches d'annotations, aboutissant à un corpus diversifié et entièrement annoté.

Ce projet spécifie le modèle de données relatif aux équipements collectifs publics d'une collectivité, permettant la connaissance et la cartographie de ces équipements sur leur territoire. Un équipement collectif public est défini comme un équipement proposant un service au public : structures ou bâtiments, publics ou privés, répondant aux besoins de la population sur un territoire.

Le projet ezpaarse-mongo fournit une structure de répertoire pour l'utilisation de MongoDB avec ezpaarse, permettant une base de données dédiée pour une installation ezpaarse spécifique.

ColorDocking est un projet d'analyse et de visualisation de données biologiques, permettant la prédiction de structures protéiques. Il est composé de scripts C et Python et nécessite l'activation d'un environnement spécifique via Micromamba.

ConnectionLens est un outil permettant de trouver des connexions entre des termes spécifiés par l'utilisateur à travers plusieurs sources de données hétérogènes. Il considère un ensemble de sources de données indépendantes comme un graphe virtuel unique, où les nœuds représentent des éléments de données fins (par exemple, des tuples relationnels, des attributs, des paires clé-valeur, des nœuds RDF, JSON ou XML) et les arêtes correspondent soit à des connexions structurelles (par exemple, un tuple est dans une base de données, un attribut est dans un tuple, un nœud JSON a un parent, etc.) soit à des liens de similarité (sameAs). Pour enrichir le contenu avec lequel les journalistes travaillent, ConnectionLens détecte également les personnes, les organisations, etc. mentionnées dans le texte, que ce soit du texte intégral ou des extraits trouvés dans des données RDF ou XML.

Le projet symbolingtype est une bibliothèque logicielle permettant de spécifier des structures de données symboliques et de les manipuler. Elle offre des fonctionnalités de conversion de données MIDI en JSON et de traitement de données SVG.

OGRE est un projet qui aide les utilisateurs à concevoir des règles de généralisation pour la cartographie en fournissant une visualisation de graphes de données géospatiales et une édition de structures de caractéristiques. Il permet de générer des règles de généralisation pour les données cartographiques en fonction des structures de caractéristiques spécifiées.