Ce projet fournit le code nécessaire pour créer un tableau de bord de surveillance de la classification NACE (rev 2.1). Le tableau de bord, propulsé par les nouvelles fonctionnalités de Quarto, permet aux utilisateurs de suivre les performances du modèle, de visualiser les prédictions et de prendre des décisions éclairées basées sur des données quasi-en temps réel. Il est accessible à l'adresse [https://dashboard-ape.lab.sspcloud.fr/](https://dashboard-ape.lab.sspcloud.fr/).

Le projet gpu-full est une plateforme dédiée à la recherche et à l'analyse de données. Il permet aux chercheurs et aux data scientists de développer et de déployer des modèles de machine learning, de visualiser et d'analyser des données en temps réel, et de gérer leurs projets de recherche. Grâce à une interface utilisateur intuitive et à des fonctionnalités avancées, il offre un environnement de travail complet et performant pour les chercheurs et les data scientists.

Ce projet simule et analyse les systèmes de platoon de véhicules en utilisant le modèle DR-BIP. Il fournit des outils pour exécuter et visualiser les simulations, ainsi que pour analyser les données de performance en utilisant R.

Ce projet a pour but de démystifier l'exécution de l'inférence de réseaux de neurones profonds sur une combinaison CPU-GPU en utilisant TensorFlow Profiler. Il permet d'optimiser les performances de ces modèles en analysant et en visualisant leur exécution.

FlowVR est une bibliothèque middleware permettant de faciliter le développement et l'exécution d'applications haute performance interactives nécessitant l'exploitation de la puissance de nœuds informatiques distribués en grappe ou en grid. FlowVR a été utilisé pour des applications de réalité virtuelle, de téléprésence, de modélisation 3D en temps réel, de visualisation in situ, de pilotage de simulations moléculaires parallèles, etc. FlowVR réutilise et étend le paradigme de flux de données couramment utilisé dans les environnements de visualisation scientifique. Une application est vue comme un ensemble éventuellement distribué de modules échangeant des données. Différentes assemblées de modules peuvent être spécifiées sans modification ou recompilation des modules. Le développeur d'applications n'a pas à se soucier des problématiques de réseau. C'est le rôle de FlowVR de gérer et d'optimiser les échanges de données entre modules. FlowVR supporte les modules parallèles, permettant d'exploiter des codes MPI existants par exemple. Cette fonctionnalité est couramment utilisée pour la visualisation in situ ou le pilotage de simulations parallèles.