Bibliothèque Python dédiée au contrôle et à l'acquisition d'images via des caméras astronomiques ANDOR. Permet aux astronomes et observatoires de configurer, piloter et automatiser des instruments pour des observations célestes. Intègre des fonctionnalités avancées comme la gestion des temps d'exposition, la température des capteurs et le traitement des données brutes. Utilisée dans des environnements professionnels pour des missions d'observation et de recherche en astrophysique.

Ce projet fournit un pilote logiciel pour contrôler et configurer des oscilloscopes PicoScope 3000 via une interface Python. Il permet d'automatiser l'acquisition de données, le traitement des signaux et l'enregistrement des résultats expérimentaux. Le pilote s'intègre dans un système de séquence expérimentale pour synchroniser les mesures avec d'autres équipements et sauvegarder les données brutes et traitées.

Ce projet fournit un accès minimaliste en Python au moteur de requêtes sémantiques corese-core. Il permet aux développeurs d'exploiter des fonctionnalités avancées de traitement de données sémantiques via une interface Python simplifiée, tout en s'appuyant sur des outils comme conda, maven et Java pour garantir une compatibilité multiplateforme.

Projet pédagogique et de recherche dédié à l'enseignement du traitement automatique du langage naturel (TALN) et de l'informatique appliquée à la linguistique. Il propose des supports de cours, des notebooks interactifs et des données pour illustrer les concepts théoriques et pratiques du domaine, notamment via des outils comme Python et Jupyter.

Ce projet est un module Python conçu pour le contrôle d'expériences via le logiciel qcontrol3. Il permet l'intégration et la gestion de périphériques Picolog, notamment des appareils de mesure USB comme les oscilloscopes ou enregistreurs de données. Le module facilite l'acquisition automatique de données et leur traitement dans un environnement expérimental, en s'appuyant sur le SDK de Pico Technology pour une communication optimale avec le matériel.

MANGO est un atlas et une boîte à outils Python dédiés à l'analyse globale de la magnétosphère terrestre. Il propose une vue unifiée, classée et spatialement normalisée des observations géospatiales, contextualisées par les conditions du vent solaire et repositionnées par rapport aux frontières dynamiques comme la magnétopause et le choc de bow. Les données sont accessibles via un serveur public ou auto-hébergé, permettant aux chercheurs de traiter des observations satellites disparates comme un atlas cohérent.

Outilkit en C++ et Python conçu pour lire et traiter des données de missions spatiales historiques stockées dans des formats obsolètes. Il permet aux chercheurs et ingénieurs d'accéder à ces données via des interfaces modernes, facilitant leur analyse et leur réutilisation dans des projets actuels.

Ce projet traite les données générées par une simulation agricole pour les rendre utilisables sur une vue cartographique. Le traitement peut être effectué via un carnet Jupyter ou un script Python.

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.

Gargantext est une plateforme collaborative d'exploration de corpus de textes. Il combine des outils de traitement automatique des langues, de fouille de textes, d'analyse de réseaux complexes et de visualisation interactive pour permettre une analyse approfondie de grands corpus de données textuelles.