Outil dédié à l'analyse et au traitement de données scientifiques, notamment pour les chercheurs et ingénieurs. Permet d'automatiser des calculs complexes, de visualiser des résultats expérimentaux et de faciliter l'interprétation des données. Utilisé dans des domaines comme la physique, la biologie ou l'ingénierie pour accélérer la recherche et améliorer la précision des analyses.

Outil d'analyse et d'acquisition dédié aux données issues de détecteurs scientifiques, notamment pour les systèmes VME et microTCA. Permet de traiter, visualiser et analyser des signaux expérimentaux avec une approche généraliste, adaptable à différents types de capteurs comme les MCPPMT. Utilisé dans des contextes de recherche en physique expérimentale pour extraire des informations pertinentes des données brutes.

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.

Bibliothèque Go dédiée à l'acquisition, l'analyse et la visualisation de données issues de détecteurs électroniques (DPGA, test bench, MCPPMT). Elle permet de traiter des signaux bruts, calculer des paramètres de calibration comme les piédestaux, et générer des graphiques pour l'interprétation des résultats expérimentaux. Utilisée dans des contextes de recherche en physique des particules et instrumentation scientifique.

Plateforme dédiée à l'analyse et à la visualisation de données scientifiques, principalement utilisée par des équipes de recherche pour centraliser, traiter et partager leurs résultats. Elle facilite la collaboration entre chercheurs en offrant des outils adaptés à l'exploration et à la présentation des données issues d'expériences ou de simulations.

Outil d'analyse dédié au traitement et à l'interprétation de données issues d'expériences scientifiques, notamment en physique des particules. Il permet de configurer, exécuter et analyser des chaînes de traitement de données brutes, de générer des histogrammes et des rapports, et de faciliter la calibration des instruments. Utilisé dans un cadre collaboratif pour des expériences en laboratoire.

L'école AstroInfo 2023 est une formation intensive de deux semaines dédiée à l'astronomie et à l'intelligence artificielle. Elle propose des cours théoriques et pratiques sur l'analyse de données astronomiques, le machine learning, le MLOps et le deep learning. Destinée aux étudiants et professionnels, elle vise à renforcer les compétences en traitement de données scientifiques et en modélisation prédictive.

Ce projet fournit une suite de bibliothèques en Go dédiées à l'acquisition, l'analyse et la visualisation de données issues de détecteurs scientifiques, notamment pour des systèmes comme le DPGA et les bancs de test. Il permet de traiter des données provenant de différents systèmes d'acquisition (VME, microTCA) et de générer des analyses génériques applicables à divers types de détecteurs, comme les MCPPMT. Les fonctionnalités incluent le calcul de piédestaux, l'analyse des signaux et la représentation graphique des données.

ETFScan est un outil Python dédié à la conversion et à la manipulation de fichiers ETF, un format utilisé pour stocker des données de scan issues de techniques expérimentales comme la tomographie. Il permet de transformer des fichiers Nexus ou BLISS en format ETF, et de combiner plusieurs scans ETF en un seul fichier. Principalement utilisé dans le domaine de la recherche scientifique, il facilite l'analyse et le traitement des données collectées lors d'expériences.

Projet académique développé dans le cadre d'un enseignement universitaire, axé sur la création d'applications graphiques interactives pour l'analyse et la visualisation de données complexes. Il permet aux étudiants de concevoir des outils de simulation et de modélisation adaptés à des besoins scientifiques ou pédagogiques, en utilisant des technologies modernes de rendu graphique et de traitement de données.