Jeu de stratégie où le joueur doit relier des villes entre elles en construisant des ponts sans créer d'îles isolées. Le but est de compléter le réseau de ponts avant que toutes les connexions possibles ne soient épuisées. Le jeu inclut un système de classement pour comparer les performances des joueurs et des statistiques pour analyser leur progression.

Ce projet vise à comparer plusieurs outils permettant d'identifier les cytosines méthylées dans des données fast5. Après avoir exécuté ces outils sur un jeu de données test d'Arabidopsis thaliana, une analyse comparative a été réalisée en termes de détection par sites. Il a été conclu que DeepSignalPlant était le plus performant. Ce dépôt contient des scripts permettant d'exécuter DeepSignalPlant et de générer des statistiques à partir de ses résultats.

Ce projet permet de gérer et analyser les performances des joueurs et des équipes de football. Il offre des fonctionnalités pour suivre les statistiques individuelles et collectives, évaluer les compétences techniques et physiques des athlètes, et optimiser les tactiques de jeu. Destiné aux clubs, entraîneurs et analystes sportifs, il facilite la prise de décision basée sur des données précises et détaillées.

Ce projet est une adaptation numérique du jeu de société CodeNames, permettant à plusieurs joueurs de s'affronter en ligne. Les utilisateurs peuvent créer des parties, rejoindre celles existantes, et jouer en temps réel en envoyant des indices et des réponses. Le jeu gère les phases de jeu, les tours, et détermine la victoire ou la défaite selon les règles du jeu. Des fonctionnalités supplémentaires comme les statistiques de parties et la reprise de parties interrompues sont également disponibles.

Ce projet vise à développer des techniques de prévision de prix de l'électricité pour le marché portugais, en utilisant des méthodes statistiques, de Machine Learning et de Deep Learning. Il s'appuie sur une analyse approfondie de la littérature existante et sur l'utilisation d'un jeu de données unique pour surmonter les limites des études précédentes.

Ce projet est une bibliothèque TypeScript qui permet de simuler des combats de dresseurs Pokémon. Il offre des outils pour créer des dresseurs, gérer des arènes de combat et organiser des duels au tour par tour. Les règles implémentées suivent celles du jeu Pokémon : chaque joueur possède une équipe de Pokémon qui s'affrontent selon leur célérité et leurs statistiques. Le premier joueur sans Pokémon valide perd le combat.

Ce projet est une simulation du jeu de cartes Hearthstone, permettant aux utilisateurs de créer et gérer des decks, de jouer des parties contre d'autres joueurs ou contre une IA, et de suivre l'évolution de leurs statistiques. Il reproduit les mécaniques de jeu, les effets des cartes et les interactions entre les joueurs, offrant une expérience immersive et personnalisable.

Ce projet est un jeu de cartes et de simulation de football où les joueurs peuvent collectionner, échanger et utiliser des cartes représentant des joueurs de football. Il permet de créer des parties, de simuler des matchs avec des statistiques détaillées, et de gérer des comptes utilisateurs. Le jeu inclut une boutique pour acheter ou vendre des cartes, ainsi qu'un système de troc entre joueurs.

Plateforme dédiée à la collecte, l'analyse et la diffusion de scores et statistiques sportives. Elle permet aux utilisateurs de suivre les performances des équipes et des athlètes en temps réel, d'accéder à des données historiques et de générer des rapports personnalisés pour optimiser les stratégies de jeu.

Le Centre national du cinéma et de l'image animée (CNC) est un établissement public français qui soutient, accompagne et finance les créateurs et les projets dans les secteurs du cinéma, de l'audiovisuel, du jeu vidéo et de la création numérique. Il promeut l'éducation à l'image, publie des études et statistiques, et veille au développement des filières culturelles en France.