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Propose des schémas d'organisation pour les modèles dbt (staging, intermediate, marts) ainsi que des stratégies incrémentales et des tests. Utile pour structurer un projet dbt de manière cohérente et évolutive.

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Connaissance experte des frameworks ML et IA (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, MLflow, Kubeflow, Apache Spark ML, plateformes cloud ML et outils MLOps) avec maîtrise des techniques d'optimisation, des stratégies de déploiement et des motifs de mise en production. Idéal pour concevoir des pipelines ML, sélectionner les frameworks adaptés, optimiser l'entraînement et l'inférence, et mettre en place des plateformes MLOps automatisées.

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Guide pour optimiser les performances des index vectoriels en termes de latence, rappel et mémoire. Utile lors du réglage des paramètres HNSW, du choix de stratégies de quantification ou de la mise à l'échelle de l'infrastructure de recherche vectorielle.

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Accedez et gerez bases de donnees, tables et enregistrements NocoDB via API REST. Une puissante alternative open-source a Airtable avec controle API complet.

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GNO est un moteur de connaissances local pour rechercher des documents, notes et fichiers via recherche par mots-clés, sémantique ou hybride. Il indexe des répertoires et fournit des réponses générées par IA avec citations. Utilisez-le pour trouver des informations dans des dossiers locaux, construire une base de connaissances ou configurer une recherche documentaire sans dépendance au cloud.

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Fournit des outils pour charger, filtrer et comparer des spectres de spectrométrie de masse à partir de formats mzML, MGF, MSP et autres. Il comprend plus de 40 filtres pour l'harmonisation des métadonnées et le traitement des pics, et supporte plusieurs métriques de similarité (cosinus, cosinus modifié, pertes neutres) pour l'appariement spectral. Utile pour construire des workflows reproductibles en métabolomique et la recherche dans des bibliothèques.

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Integration API Google Analytics avec authentification geree et interrogation de donnees. Extrayez rapports et metriques avec gestion simplifiee des credentials.

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Fournit une expertise sur les méthodes de noyaux quantiques pour l'apprentissage automatique, incluant le calcul de matrices de noyaux via des circuits quantiques et leur intégration avec des classifieurs SVM classiques. Permet de concevoir des cartes de caractéristiques quantiques et d'optimiser l'alignement des noyaux pour améliorer la précision des tâches de classification. Utile pour exploiter les avantages potentiels des espaces de Hilbert de haute dimension en apprentissage automatique.

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Calcule les tassements de fondations incluant le tassement immédiat, la consolidation primaire et la compression secondaire selon les méthodes géotechniques établies.

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Gère les modèles IA de Motivia. Permet d'ajouter un nouveau modèle (liste dans utils/ai-model.tsx) ou un nouveau fournisseur d'API (mise à jour Prisma, installation SDK, ajout icône). Utile pour configurer les options de génération et les coûts relatifs.

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Sélectionne des caractéristiques informatives à partir de données omiques de haute dimension en utilisant les méthodes Boruta (toutes les caractéristiques pertinentes), mRMR (redondance minimale), LASSO et filtrage univarié. Aide à identifier des biomarqueurs robustes en combinant plusieurs approches de sélection de caractéristiques.

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Gère l'ingestion d'opportunités d'appels d'offres provenant de sources telles que SAM.gov, eMMA et RFPMart, y compris les importations de fichiers CSV via l'interface d'administration. Normalise tous les enregistrements selon un schéma canonique et dédoublonne en fonction de l'ID externe et de la source. À utiliser lors de l'ajout de nouvelles sources de données, de la modification de la logique d'ingestion ou du débogage de problèmes de récupération de données.