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Dépôt principal du projet Trilinos.

Owl - Informatique scientifique en OCaml @ https://ocaml.xyz

PDEBench : un benchmark complet pour l'apprentissage automatique scientifique

Eliot : le système de journalisation qui vous explique le pourquoi des événements.

Intégration OpenCL pour Python, avec des fonctionnalités avancées.

Un co-scientifique IA fonctionnant sur votre bureau. Claude Science, en mieux.

Atelier de recherche IA open source, local-first, pour le calcul scientifique avec Python/R, outils bioinformatiques MCP, runtimes SSH/WSL/GPU et modèles OpenAI/Anthropic.

Bibliothèque C++ d'analyse et d'évaluation d'expressions mathématiques.

[CONTRIBUTORS WELCOME] Modèles additifs généralisés en Python

Dépôt d'intégration, de packaging et de test pour OpenHPC.

Conception, optimisation et analyse optique complètes en Python, incluant le lancer de rayons accéléré par GPU et différentiable via PyTorch.

Une bibliothèque complète pour l'apprentissage automatique et le calcul numérique. Appliquez l'apprentissage automatique avec Rust en tirant parti des principes fondamentaux.

Bibliothèque C++ pour la résolution de grands systèmes linéaires creux par la méthode multigrille algébrique.

Boîte à outils Geant4 pour la simulation du passage de particules à travers la matière - NIM A 506 (2003) 250-303

Détection du point d'inflexion (knee point) en Python.

⚡ Datoviz : rendu GPU haute performance pour la visualisation de données scientifiques.

Transformez n'importe quel article de recherche en rapport de commercialisation : 6 agents IA, notation TRL/MRL, paysage des brevets, intelligence de marché, citations vérifiées. DeepSeek / OpenAI / Claude.

AMReX : Cadre logiciel pour l'AMR structuré par blocs

Bibliothèque de résolution d'équations différentielles par réseaux de neurones basée sur PyTorch, utilisée par plusieurs groupes de recherche internationaux, dont Harvard IACS.

Apprendre Julia à la dure !

OpenCL pour Rust

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VexCL est une bibliothèque de modèles d'expressions vectorielles C++ pour OpenCL/CUDA/OpenMP

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Protein-Ligand Interaction Profiler - Analyse et visualise les interactions protéine-ligand non covalentes dans les fichiers PDB selon 📝 Schake, Bolz, et al. (2025), https://doi.org/10.1093/nar/gkaf361

Traitement vidéo en Python.

Transformation de données avancée et rapide en R

Dépôt de développement officiel pour SUNDIALS - une suite d'équations non linéaires et différentielles/algébriques. Les pull requests sont les bienvenus pour les corrections de bugs et les modifications mineures.

Les bibliothèques Avogadro offrent du rendu 3D, de la visualisation, de l’analyse et du traitement de données utiles en chimie computationnelle, modélisation moléculaire, bioinformatique, sciences des matériaux et domaines connexes.

Simulation et estimation de paramètres en géophysique - Un paquet Python pour la simulation et l'estimation de paramètres basée sur le gradient dans le contexte des applications géophysiques