Flash est une solution logicielle dédiée à l'acquisition, au traitement et à l'analyse de données issues de détecteurs. Elle permet de configurer des équipements, de récupérer des spectres en continu et de transmettre les données vers un serveur cloud pour un traitement ultérieur. Utilisée dans des environnements scientifiques ou industriels, elle facilite la surveillance et l'interprétation des signaux détectés.

Bibliothèque logicielle dédiée à la modélisation et à l'inférence de modèles graphiques probabilistes. Elle permet de manipuler des densités de probabilité, d'estimer des paramètres à partir de données, de générer des échantillons aléatoires et d'analyser des séquences complexes. Utilisée principalement en statistiques, en apprentissage automatique et en traitement du signal pour résoudre des problèmes d'inférence et de prédiction.

Ce projet propose des images Docker dédiées aux développements et au traitement de données pour l'environnement AGATA. Il permet aux utilisateurs de déployer rapidement des environnements reproductibles, simplifiant ainsi la collaboration et l'intégration continue. Les images sont optimisées pour des usages spécifiques, réduisant les temps de configuration et les erreurs liées à l'environnement.

Ce projet fournit un module Python permettant de créer et gérer des buffers cycliques partagés pour des données NumPy. Il facilite l'échange de données entre processus en temps réel, optimisant ainsi la mémoire et les performances pour des applications scientifiques ou industrielles nécessitant un traitement continu de grands volumes de données.

Outil de planification et d'orchestration pour automatiser des tâches de sauvegarde et de traitement de données. Il permet de gérer des files d'attente de travail, de distribuer des tâches entre plusieurs nœuds et de coordonner des processus automatisés pour assurer la continuité des opérations de sauvegarde et de traitement.

Ce projet propose une collection d'images Docker dédiées à la compilation et à l'exécution de modèles scientifiques, notamment pour le projet DYNAMICO. Les images sont conçues pour être utilisées en intégration continue ou localement, avec des environnements adaptés aux compilateurs GNU, Intel et NVIDIA. Elles incluent des outils comme HDF5 et NetCDF pour le traitement de données scientifiques.

Le projet ia-tracker est une solution de traitement et d'analyse de données en temps réel, permettant la détection d'anomalies et la prévision de tendances grâce à l'intelligence artificielle. Il offre une surveillance continue des données et des alertes en cas de problèmes détectés.

Outil technique permettant de configurer et d'étendre des chemins de données pour des traitements automatisés. Utilisé principalement dans des environnements de développement ou d'intégration continue pour faciliter la gestion des ressources.

Ce projet explore les réseaux sémantiques, notamment ceux issus de Wikipédia et JeuxDeMots, en utilisant deux approches complémentaires : une analyse vectorielle continue et une analyse discrète par graphe. L'objectif est de comparer ces méthodes pour en tirer des insights sur la structure sémantique des données, tout en explorant leurs applications potentielles en psychologie cognitive et en traitement automatique des langues.

Ce projet permet de traiter et analyser des flux de données en temps réel pour des applications nécessitant une réactivité immédiate. Il facilite la surveillance continue des systèmes, l'identification rapide des anomalies et l'optimisation des performances. Utilisé par des entreprises pour des besoins critiques comme le suivi d'activités ou la détection d'événements en direct.