SecuML est un outil Python qui vise à faciliter l'utilisation de l'apprentissage machine en sécurité informatique. Il est distribué sous la licence GPL2+. Il permet aux experts en sécurité de former des modèles de détection facilement et est accompagné d'une interface web pour visualiser les résultats et interagir avec les modèles. SecuML peut être appliqué à tout problème de détection et nécessite comme entrée des caractéristiques numériques représentant chaque instance. Il prend en charge les étiquettes binaires (malveillant vs. bénin) et les étiquettes catégorielles qui représentent les familles de comportements malveillants ou bénins.

Fluiddevops est un projet dédié à la simulation et l'analyse de systèmes fluides complexes. Il permet de réaliser des simulations numériques sophistiquées et de visualiser les résultats grâce à des outils dédiés.

Ce projet concerne le code source pour un article de journal 2023/2024, axé sur des expériences en 2D. Il a été développé par William Mocaër et est consacré à l'analyse de données, à la visualisation de résultats expérimentaux et à la recherche en imagerie numérique.

Le projet structured_waveguides est un outil de modélisation et de simulation de guides d'ondes électromagnétiques structurés. Il permet de concevoir et d'analyser des dispositifs optiques intégrés en utilisant des méthodes numériques avancées. Les résultats de simulation peuvent être visualisés sous forme de graphiques et de figures.

Le projet hysop_binder est une plateforme de simulation et d'analyse de données de mécanique des fluides numériques. Il permet aux utilisateurs de lancer des simulations, d'analyser les résultats et de visualiser les données de particules dans un environnement interactif.

Ce projet a pour objectif de fournir des méthodes numériques pour l'analyse et le traitement de données. Il permet de calculer des statistiques et de visualiser les résultats de manière intuitive.