Ce projet est un environnement pédagogique dédié à l'apprentissage et à l'expérimentation des techniques d'apprentissage profond, notamment pour la vision par ordinateur. Il permet aux utilisateurs de tester et comparer différents modèles de réseaux de neurones convolutifs sur des jeux de données standardisés comme FashionMNIST. Le dépôt inclut des outils pour l'entraînement, le suivi des expériences et la visualisation des résultats, facilitant ainsi la compréhension des concepts clés en deep learning.

Ce dépôt compile les travaux d'un étudiant en master, incluant des expérimentations sur des problèmes d'optimisation transformés en QUBO/QAOA, ainsi qu'un journal de suivi. Il contient également des articles lus et des notes associées pour la rédaction de sa thèse. L'objectif est de structurer et documenter la recherche académique.

Ce projet gère l'expérimentation de polymères, la gestion des utilisateurs et de leurs rôles, ainsi que le suivi de l'avancement des expériences. Il est basé sur des technologies telles que Vue.js, Vue Router, Axios, Pinia et TypeScript.

Metabo est une application dédiée à la gestion et au suivi des échantillons utilisés dans le cadre d'expérimentations en métabolomique. Elle permet aux chercheurs et laboratoires de centraliser, organiser et analyser les données liées à leurs échantillons biologiques, facilitant ainsi la traçabilité et la reproductibilité des expériences scientifiques.

Metabo est une application dédiée à la gestion et au suivi des échantillons utilisés dans le cadre d'expérimentations en métabolomique. Elle permet aux chercheurs et laboratoires de centraliser, organiser et analyser les données liées à leurs échantillons biologiques, facilitant ainsi la traçabilité et la collaboration scientifique.

Ce projet vise à partager des expériences, des retours et des références sur la méthodologie des expérimentations. Il comprend des outils pour assurer la reproductibilité, tels que la création d'images système complètes et la gestion de l'environnement d'expérimentation à l'aide de gestionnaires de packages fonctionnels.

Alyx_tasks est un outil dédié à la gestion de tâches expérimentales et au suivi de workflows de recherche dans le domaine des sciences. Il permet d'organiser, de structurer et de suivre l'avancement des différentes étapes des expériences, facilitant ainsi le travail collaboratif et la réutilisation des données.

Outil dédié à la gestion et au suivi des métadonnées associées aux expériences scientifiques menées sur des lignes de faisceau. Il permet de configurer automatiquement les propriétés des dispositifs Tango, de vérifier la cohérence des paramètres avec les bases de données ICAT, et de notifier les événements via des systèmes comme Graylog ou ICAT+. Idéal pour les infrastructures de recherche nécessitant un suivi précis des données expérimentales.

Le projet result-manager est une plateforme web dédiée à la gestion et au suivi des résultats d'expériences en laboratoire. Il permet aux utilisateurs de centraliser les données expérimentales sur une plateforme unique, offrant ainsi une vue d'ensemble des résultats et facilitant le suivi en temps réel.

Modulix Experimentations est un outil permettant de gérer et de contrôler des expérimentations ainsi que des tests de fonctionnalités. Il permet de suivre l'évolution des fonctionnalités et de comparer les différentes versions.