Ce projet fournit une procédure d'inférence pour valider des modèles statistiques à partir de données synthétiques. Il permet de reproduire des exemples de simulation et d'analyse de données, notamment pour des modèles BRD (Bayesian Regression and Decision). Les utilisateurs peuvent exécuter des scripts R et Python pour comparer des statistiques observées et simulées, facilitant ainsi la validation de modèles complexes.

Projet académique visant à concevoir et entraîner des modèles de deep learning pour la conduite autonome de véhicules. Utilise un simulateur 3D pour valider les performances des algorithmes avant leur déploiement potentiel sur des véhicules réels. Permet aux étudiants de tester et d'optimiser des solutions d'intelligence artificielle dans un cadre sécurisé et contrôlé.

Ce projet permet de simuler et valider des images issues de systèmes d'imagerie médicale SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography). Il inclut des macros pour configurer des géométries de détecteurs, des sources radioactives et des fantômes, ainsi que des outils pour analyser les résultats des simulations. Les données expérimentales sont comparées aux simulations pour évaluer la précision des modèles.

Projet de recherche visant à analyser les mécanismes d'activation des récepteurs nicotiniques (a7)nAChR par des méthodes computationnelles innovantes. Il combine modélisation comparative, simulations de dynamique moléculaire et suivi des cavités protéiques pour identifier des sites allostériques pertinents. Les résultats incluent des modèles de transition entre états ouverts et fermés du canal ionique, ainsi qu'un criblage différentiel de modulateurs connus pour évaluer la validité des sites identifiés.

ModelCinetich est un outil dédié à la simulation et à l'analyse de modèles cinétiques pour les réactions chimiques et les processus industriels. Il permet aux chercheurs et ingénieurs de prédire le comportement des systèmes chimiques, d'optimiser les conditions de réaction et de valider des hypothèses expérimentales grâce à des simulations numériques avancées.

Outil permettant d'automatiser la comparaison de valeurs de variables entre deux exécutions de programmes Fortran. Il injecte du code pour tracer les valeurs des variables et génère des rapports détaillés sur les différences détectées. Idéal pour identifier les causes de divergences dans des simulations ou des calculs scientifiques, facilitant ainsi le débogage et la validation de modèles.

Ce projet fournit une implémentation d'un serveur FHIR permettant de simuler des événements ATNA (Audit, Traffic and Node Administration) via une API RESTful. Il inclut également des fonctionnalités de validation de ressources FHIR et de génération de réponses FHIR à partir de modèles Mustache.

Bibliothèque Java de clients pour divers services d'API Gazelle, comprenant la validation des données DCC, le serveur de données démographiques, la validation HL7v2, le client de service de message (notifications dans la gestion des tests), le client de service de validation d'objet (client de schématron obsolète), le client de gestionnaire de simulateurs, le client de validateur ITI71, le client de validateur basé sur le modèle, le client de validateur NIST HL7v2, le client de proxy de service Web, le client de service de validation de schématron WS, le client de service de validation de schématron (obsolète) et le client de validateur XDW.

Outil public permettant aux citoyens d'évaluer les coûts financiers et l'impact environnemental liés à la possession et à l'utilisation d'une voiture individuelle. Il propose des alternatives pour réduire l'empreinte carbone et les dépenses, en intégrant des données transparentes et des comparaisons personnalisées basées sur des modèles validés par des organismes publics.

Ce projet se concentre sur l'optimisation des simulations fluides en utilisant la transformée en ondelettes discrète (DWT) pour une compression dynamique des données sur GPU. Il évalue les performances de différents algorithmes de compression et configurations de blocs pour améliorer l'efficacité mémoire et calculatoire. Les résultats sont utilisés pour valider des modèles numériques et réduire les coûts de stockage tout en préservant la précision des simulations.