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Projets par catégorie

TypeSift Digital Marketing Internship

Ce projet particulier vise à rechercher, comprendre et valider des opportunités pour renforcer notre pratique de marketing numérique. En raison de la nature de la R&D de ce projet, il y aura un prototypage, des tests et des vérifications importants de différentes tactiques et canaux marketing afin de déterminer ce qui stimule le mieux la croissance de l’entreprise, puis pour élaborer notre feuille de route stratégique basée sur les résultats. Cet engagement répond à un besoin croissant de TypeSift de changer sa façon d’aborder le marketing, puisque l’organisation utilise actuellement des tactiques de contact direct via le personnel des ventes en sélectionnant et contactant manuellement des clients potentiels correspondant à notre Profil Client (ICP) d’accord. Le stagiaire se concentrera sur la conception, le test et la mise en œuvre d’une stratégie de marketing numérique. Pour rejoindre les organisations qui vivent les problèmes que TypeSift résout, nous avons besoin d’une forte présence numérique pour les atteindre et renforcer la marque lors de la prise de décision côté client. Nous nous concentrons sur la mise en œuvre de nouvelles pratiques organisationnelles afin d’assurer des engagements à fort impact avec des clients potentiels et de changer la façon dont notre entreprise poursuit de nouveaux engagements.

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Superviseur du corps professoral :

Donna Smith

Étudiant :

Partenaire :

TypeSift

Discipline :

Affaires

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Stage en stratégie d’affaires

Criterium Group – Winter 2022 (Kavya & Jennifer)

Criterium Group soutiendra le client énergétique dans la transformation des opérations et la détermination des technologies de décarbonation les plus durables et économiques à utiliser chez The Asset. Le site de l’actif possède des caractéristiques importantes qui facilitent le lien avec les nouvelles solutions technologiques poursuivies, ainsi que des infrastructures bénéfiques, une intégration et des attributs géologiques qui pourraient améliorer la faisabilité et la compétitivité du CO2 séquestré du site. Le stagiaire soutiendra l’équipe de Criterium Group dans la gestion de projet ainsi que l’exécution de projets (élaboration de rapports et de cas d’affaires) pour The Energy Client.

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Superviseur du corps professoral :

Martin Halek

Étudiant :

Partenaire :

Groupe de critérium

Discipline :

Affaires

Secteur :

Gestion d’entreprises et d’entreprises; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Calgary

Programme :

Stage en stratégie d’affaires

TMI YOUTUBE Channel Research and Development

Tyson Media est une société de production télévisuelle primée basée à Vancouver, en Colombie-Britannique. Nous avons produit du contenu pour Netflix, Amazon Video, OutTV et Discovery, entre autres. L’entreprise cherche actuellement à rechercher, investir et créer une source de revenus alternative, distincte de nos principaux projets de production télévisuelle, sous la forme d’une chaîne Youtube. Idéalement, ce projet aidera l’entreprise à tester sa viabilité et à créer des modèles monétisables pour le développement et la diffusion de contenu dans l’écosystème Youtube. Nous fixerons un budget pour déployer plusieurs vidéos test, le stagiaire aidera à rechercher, structurer et produire du contenu, en collaboration avec les employés de Tyson Media.

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Superviseur du corps professoral :

Todd Newfield

Étudiant :

Partenaire :

Tyson Media Productions Incorporated

Discipline :

Affaires

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université Capilano

Programme :

Stage en stratégie d’affaires

Correlation of Coronary and Myocardial Strain Profiles for Cardiac Resynchronization Therapy

La thérapie de resynchronisation du cardia (TCD) est une thérapie de pacing (AQ) utilisée pour réduire les symptômes et la mortalité chez les patients souffrant d’insuffisance cardiaque. Il délivre un électromètre de stimulation spécialisé au ventricule gauche (VI) à travers les veines coronaires pour resynchroniser la contraction du cœur lorsqu’elle est retardée ou désynchronisée. Cependant, son bénéfice s’est avéré dépendant de la position de cette zone qui mène à des régions où le retard mécanique est maximal et ne présente pas de cicatrice myocardique sous-jacente. Medtronic Inc. développe un logiciel (appelé CardioGUIDE) destiné à la segmentation automatisée des veines coronaires et à l’analyse de leur profil de déformation correspondant à partir de fluoroscopie cinématographique intraprocédurale. Ce logiciel logiciel pourrait fournir une feuille de route intuitive pour le placement du câble du VE vers des cibles optimales. L’objectif de cette proposition est de développer un pipeline de validation pour le string de CardioGUIDE par rapport à la référence d’excellence de l’IRM cardiovasculaire. La validation sera réalisée chez 60 patients recevant à la fois une analyse Cardio GUIDE et une imagerie cardiovasculaire complète. Cette recherche permettra la validation clinique de ce nouveau système de navigation à conduit CRT et aidera grandement à sa commercialisation ainsi qu’à sa diffusion clinique.

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Superviseur du corps professoral :

James White

Étudiant :

Partenaire :

Medtronic du Canada Ltée (Brampton, ON)

Discipline :

Sciences de la vie

Secteur :

Fabrication; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Calgary

Programme :

Elevate

Volatility Modeling

La volatilité est une variable importante pour la gestion de la liquidité. Il est utilisé pour synchroniser la soumission des ordres d’achat et de vente ainsi que leur niveau d’agressivité sur les marchés boursiers, obligataires et dérivés. La volatilité est aussi une variable importante dans la tarification des dérivés. Les participants au marché utiliseront des estimations de volatilité pour améliorer la qualité de leurs exécutions. L’objectif du projet est de développer davantage une méthodologie pour prédire la volatilité à court terme. Le projet utilisera des méthodes d’apprentissage automatique (telles que les réseaux neuronaux verrouillés, l’apprentissage par renforcement, et autres) qui ont montré des résultats prometteurs dans les prédictions de séries temporelles sur les marchés financiers.

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Superviseur du corps professoral :

Ryan Riordan

Étudiant :

Partenaire :

Groupe TMX

Discipline :

Affaires

Secteur :

Finance et assurance

Université :

Université Queen’s

Programme :

Stage en stratégie d’affaires

Automated fetal anatomy identification to improve quality of obstetrical ultrasound

Une croissance fœtale anormale est une cause majeure de mortalité et de morbidité périnatale tant dans les pays développés que dans les pays en développement. La croissance fœtale est principalement évaluée par échographie en raison de son faible risque, de son faible coût et de sa grande disponibilité. Ces études sont cognitivement intenses pour un radiologue rapporteur et les erreurs peuvent avoir des implications importantes à long terme. Dans cette étude, nous allons entraîner un nouvel algorithme d’apprentissage profond pour détecter les parties du corps fœtal afin d’améliorer la qualité du rapport par échographie selon la norme de l’Association canadienne de radiologie. Nous développons d’abord un nouvel ensemble de données vaste pour classer les images d’échographie obstétricale par partie du corps et la qualité de la classification. Ensuite, nous développons un algorithme d’apprentissage profond pour détecter les parties du corps fœtale présentes dans une image 2D par échographie et la qualité des notes. Enfin, nous intégrerons cet outil et évaluerons l’impact sur le flux de travail des radiologues.

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Superviseur du corps professoral :

Dafna Sussman

Étudiant :

Partenaire :

Partenaires de santé Trillium

Discipline :

Génie

Secteur :

Sciences de la santé et technologies connexes

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Developing a nanoparticle platform for cell-free protein engineering

Ce projet vise à développer une technologie basée sur les nanoparticules qui nous permettra d’ingénier et de cribler des protéines pour leur activité catalytique dans un environnement sans cellules. La méthode proposée sera plus rapide et robuste comparée aux techniques conventionnelles d’ingénierie des protéines. Cela sera réalisé en combinant des systèmes protéiques sans cellules (CFPS) et des nanoparticules magnétiques (MNP) pour faciliter le criblage de l’activité protéique. Enfin, nous visons à développer une méthode pouvant être adaptée à diverses activités protéiques. Galenvs vise à commercialiser cette technique et à la rendre facilement accessible pour diverses applications. Cet échange de recherche aboutira à un projet de thèse de doctorat et transmettra les compétences essentielles requises dans l’industrie de la biotechnologie. Le stagiaire recevra une formation en milieu industriel et apprendra des techniques telles que la synthèse et la caractérisation de la MNP, le CFPS, le développement d’essais et le séquençage de nouvelle génération.

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Superviseur du corps professoral :

David Kwan

Étudiant :

Partenaire :

Galenvs

Discipline :

Sciences de la vie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Portrait de l’Avena fatua L. au Québec : moyens de lutte et proposition de changement de pratiques chez les producteurs de blé de printemps (Triticum aestivium L.)

La présence de folle avoine dans les cultures de blé entraine des pertes de rendements, de qualité de la farine, des coûts et des difficultés pour le battage et le criblage. Pour lutter contre la folle avoine, les agriculteurs en agriculture conventionnelle utilisent des herbicides, d’autres en agriculture biologique, n’en utilisent pas. Des pressions sociales s’exercent sur les agriculteurs en agriculture pour utiliser moins d’herbicide. Malgré les guides agricoles et les pressions sociales, l’usage des herbicides augmente. Le problème est que de simplement informer les agriculteurs sur les pratiques agricoles à faible usage d’herbicide ne suffit pas, car le choix de pratiques agricoles reposerait aussi sur des interactions sociales et des valeurs. L’objectif général du projet est d’évaluer des méthodes de lutte contre la folle avoine en grandes cultures conventionnelles et biologiques de blé de printemps en cohérence avec les engagements sociaux et les valeurs des agriculteurs.

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Superviseur du corps professoral :

Yosra Menchari; Marie-Josée Simard

Étudiant :

Partenaire :

La Meunerie La Milanaise; Les Moulins de Soulanges inc

Discipline :

Sciences de la Terre

Secteur :

Fabrication

Université :

Université Laval

Programme :

Accélération

A deep learning time-series approach for liana and tree classification from terrestrial LiDAR point clouds

Les lianes sont des plantes grimpantes ligneuses avec une tige relativement plus épaisse qui utilisent les arbres comme support structurel pour atteindre la canopée forestière. Ils rivalisent avec les arbres pour les ressources en surface et en souterrain, et occupent aussi plus efficacement les espaces et les zones éclairées sur la partie supérieure de la canopée. Par conséquent, leur augmentation peut supprimer la génération d’arbres, favoriser la mortalité des arbres et diminuer la croissance des arbres, affectant ainsi toute la séquestration du carbone de la forêt. Le balayage laser terrestre (TLS), également appelé détection et télédétection terrestre de la lumière (LiDAR), est une méthode de télédétection active capable de générer des nuages à millions de points pour décrire la structure tridimensionnelle de la végétation avec une grande précision. De plus, les avancées récentes dans les algorithmes d’apprentissage profond nous offrent une excellente occasion de comprendre la structure des forêts, puisque la performance d’un algorithme d’apprentissage profond est toujours meilleure que celle des algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique en ce qui concerne les programmes gourmands en données. Ce projet vise à explorer l’utilisation de l’apprentissage profond pour la classification de liana et d’arbres basée sur des données TLS. Nous voulons développer un algorithme automatique d’apprentissage profond pour séparer liana de son arbre hôte, avec une grande précision. L’approche présentée peut faciliter davantage d’études pour étudier l’impact des lianes sur la structure et la dynamique des forêts.

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Superviseur du corps professoral :

Gerardo Arturo Sanchez-Azofeifa

Étudiant :

Partenaire :

Université de Gand

Discipline :

Sciences de la Terre

Secteur :

Éducation

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Bourse de recherche Globalink

Graph representations for aggregate insurance risk modeling and prediction

En tant que réassureur, l’organisation partenaire soutient des polices risquées et/ou à forte valeur nominale qui seraient autrement nuisibles aux compagnies d’assurance à soucrire. Cependant, actuellement, les informations disponibles sur le titulaire de la police sont basées sur des renseignements antérieurs stockés dans les bases de données de l’entreprise, sur les polices détenues ou les réclamations administrées auparavant et/ou sur ce qui est présenté sur les formulaires fournis aux souscripteurs de l’organisation partenaire. Ainsi, la visibilité du risque pour les souscripteurs est minimale et ne leur permet pas d’évaluer précisément comment les polices entrantes peuvent être tarifées. Les souscripteurs, en général, considèrent les risques dans différents contextes : famille, profession, activités physiques, démographie et géographique. Par exemple, si des membres d’une famille font une demande pour des polices d’assurance vie de grande valeur, les souscripteurs aimeraient savoir que, en tant que famille, quel est le risque cumulé du paiement de l’assurance vie si quelque chose se produit? Comment les différents assurés sont-ils liés entre eux (relations, vivre à la même adresse, travailler pour la même compagnie, profil de risque de l’entreprise, etc.)? Un candidat en particulier participe-t-il à des activités physiques risquées (par exemple, parachutisme, parkour, etc.) qui ne sont pas mentionnées dans les candidatures? Le titulaire de police vit-il dans une région où les statistiques de criminalité sont élevées?

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Superviseur du corps professoral :

Carson Leung; Lorenzo Livi

Étudiant :

Partenaire :

Munich Re

Discipline :

Informatique

Secteur :

Finance et assurance

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Jacques Cartier Bridge Forged Pin Testing and Analysis

Les dommages causés par la fatigue et la corrosion sont des préoccupations majeures dans les structures de ponts et peuvent avoir de graves conséquences sur la sécurité publique. De plus, les structures de ponts, comme le pont Jacques Cartier, construites au début du XXe siècle, peuvent être plus susceptibles d’être endommagées, car elles n’ont pas été conçues pour la charge actuelle de circulation et la fatigue. Le pont Jacques Cartier est une infrastructure de transport du Canada âgée de plus de 90 ans, exposée au sel de dégivrage, à l’humidité et à un froid extrême. Pour ces raisons, un programme complet d’inspection et d’entretien est d’un grand avantage pour assurer la sécurité du pont JC et des Canadiens. À cet égard, la présente étude vise à améliorer la sécurité du pont en estimant le risque de rupture due à une fracture fragile ou à une croissance significative de fissures par fatigue, et en déterminant la taille critique du défaut (c’est-à-dire une fissure) à utiliser dans des techniques d’évaluation non destructive (EMI) appropriées. Ce projet comprend des analyses métallurgiques détaillées, des matériaux et des essais de fatigue combinés à l’analyse par éléments finis (FE) et à des méthodes avancées de mécanique de la fracture pour faciliter et améliorer les méthodes d’inspection existantes du pont Jacques Cartier.

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Superviseur du corps professoral :

Scott Walbridge

Étudiant :

Partenaire :

JCCBI

Discipline :

Génie

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Deep Breathe: Developing and integrating deep learning strategies to automate and augment the interpretation of lung ultrasound images

Le projet Deep Breathe vise à développer des solutions de vision par ordinateur qui aideront à utiliser la technologie d’échographie pulmonaire pour diagnostiquer avec précision et facilité les affections pulmonaires partout où ces machines portatives peuvent être transportées. Cela se fera en utilisant une grande quantité de données d’échographie pulmonaire à l’Université Western et en employant des étudiants en intelligence artificielle de l’Université de Waterloo. L’organisation partenaire – Alveolai Data Fuel – pourrait bénéficier d’une possible commercialisation de la propriété intellectuelle résultant de ces efforts de recherche.

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Superviseur du corps professoral :

Alexander Wong; Robert Arntfield

Étudiant :

Partenaire :

Respire profondément

Discipline :

Sciences de la vie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

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