Ce projet consiste en une API qui permet le traitement des données d'entrée de différentes entités (applications, équipements physiques et virtuels) et la gestion de leur état. Il utilise Spring Boot pour le développement de l'API, Spring Data pour l'accès aux données, Spring Framework pour le support général de l'application, Kafka Streams pour le traitement des données en temps réel, PostgreSQL comme base de données et Testcontainers pour les tests d'intégration.

Ce projet est un démonstrateur académique conçu pour illustrer une thèse. Il propose un cadre multimodal permettant de représenter un environnement en combinant des données de perception (vision, capteurs) et des traitements sémantiques. L'objectif est de créer une représentation cohérente et exploitable d'un espace physique, facilitant des applications comme la robotique, la réalité augmentée ou l'analyse de scènes complexes.

Ce projet académique vise à traiter et analyser des signaux numériques dans le cadre d'un travail universitaire. Les étudiants ont développé des algorithmes pour détecter et visualiser des motifs dans des données scientifiques, notamment en physique. Les résultats sont présentés sous forme de notebooks interactifs et de scripts Python, avec une validation des méthodes pour garantir leur fiabilité.

Outil dédié à la conversion, l'analyse et la simulation des données issues du détecteur MUST2 dans le cadre de la physique nucléaire. Il permet de traiter des données brutes ou simulées, d'effectuer des calibrations précises au niveau des pixels, et de générer des spectres pour des études expérimentales. Utilisé principalement dans des environnements de recherche comme le GANIL, il facilite l'exploitation des données expérimentales pour des analyses physiques avancées.

Projet académique visant à développer des outils d'analyse et de simulation pour des applications en intelligence artificielle et science des données. Utilisé dans un cadre pédagogique pour illustrer des concepts avancés en traitement de données et modélisation mathématique. Permet aux étudiants de manipuler des bibliothèques spécialisées pour résoudre des problèmes concrets en physique ou en informatique.

Ce projet regroupe des packages R dédiés au traitement et à l'analyse de données de mesures physiques. Il permet de faciliter le calcul de grandeurs dérivées, la visualisation de résultats et l'analyse statistique de ces données.

GammaWare est une suite logicielle dédiée à l'analyse et au traitement des données issues de détecteurs gamma, notamment dans le domaine de la physique nucléaire expérimentale. Elle permet la calibration des spectres, l'identification des pics gamma, la modélisation des cascades de désexcitation nucléaire et la visualisation des résultats sous forme de schémas de niveaux d'énergie. Utilisée par des laboratoires de recherche, elle facilite l'interprétation des données collectées lors d'expériences avec des détecteurs comme AGATA ou EXOGAM.

ADF (AGATA Data Format) est une bibliothèque autonome dédiée à la gestion des flux de données pour le projet AGATA, un système de détection en physique nucléaire. Elle permet d'encoder et décoder des trames standardisées à différents niveaux du traitement des données, facilitant l'interfaçage des algorithmes avec divers gestionnaires de workflows. Utilisée pour la simulation et l'analyse de données expérimentales, elle assure la compatibilité et l'interopérabilité des composants logiciels dans un environnement de recherche scientifique.

Logiciel dédié à l'analyse et à la calibration des données issues des détecteurs BiPo3. Il permet de traiter les signaux radioactifs, d'optimiser les performances des capteurs et d'assurer une précision élevée dans les mesures. Utilisé principalement dans les laboratoires de physique nucléaire et les centres de recherche.

FIT2D est un logiciel d'analyse de données scientifiques, spécialisé dans le traitement de données unidimensionnelles et bidimensionnelles. Initialement développé à l'ESRF (European Synchrotron Research Facility), il était utilisé pour l'analyse interactive et le traitement automatisé de données issues d'expériences de recherche, notamment en physique et en science des matériaux. Le projet est désormais maintenu en open source pour la communauté scientifique.