Projets novateurs réalisés

Efficient algorithms and software for eye tracking on an embedded platform such as a smartphone

The goal of this project can be divided into three subobjectives. First, we need to propose, implement and train an accurate eye tracking model on the server, then migrate it to an embedded platform with a simple application that can run the model. Finally, we need to experiment different pruning methods for the network and possibly explore new approaches in order to improve energy efficiency while preserving other performance metrics of the model such as frame per second and accuracy. The focus of the project will be the third subobjective. Throughout the project, various network pruning methods will be explored and incorporated into the model. Some existing approaches are found in literature. This includes energy-aware pruning and layer-by-layer pruning. TO BE CONT’D

Optimizing Gastric Banding Surgery Outcomes in Obese Patients

The negative effects of obesity on quality of life, daily functioning and overall health are well documented. Specifically, obesity is associated with increased morbidity and mortality. Despite this knowledge, the incidence of obesity continues to increase exponentially leading some, generally extreme cases, to seek out laparascopic adjustable gastric banding (LAGB), as a means to control life-long obesity. Although LAGB can be successful, its long-term success is dependent on collaborative, individualized behavioural interventions. This research, a unique collaboration between academics and industry, seeks to develop a multi-factorial assessment/screening tool that may better predict and optimize success of the LAGB procedure.

SLAM LiDAR Visuel-Inertial-Fortement Couplé

Since Amazon robotics expanded the use of drones to package deliveries to customers, drone applications have been expanded to many industries along with its ability to perform various tasks autonomously. The fundamental technology of drones’ autonomy comes from perceiving its surrounding, creating its own map based on onboard sensors and estimate its location within the map. This technology, also known as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), has been on the rise especially in mining and construction industries for surveying and mapping the site more efficiently; thus, many research works have been performed to improve robot’s SLAM technology. Although various sensor suites have been researched to improve SLAM performance, this project focuses on the novel contribution of developing a robust and accurate 3D SLAM by jointly optimizing stereo cameras, IMU and LiDAR measurements. TO BE CONT’D

Garanties de confidentialité et identification des risques : cadre statistique et méthodologie

Une approche basée sur le risque de l’anonymisation inclut une évaluation du risque qu’une attaque visant à révéler ou révéler des informations personnelles soit réalisée, appelée modélisation des menaces, contre le risque qu’une attaque sur les données soit un succès (par exemple, une réidentification). Nous souhaitons intégrer les garanties prouvées d’une confidentialité différente dans cette évaluation des risques, afin de produire des données sûres dans le contexte de l’environnement dans lequel elles seront utilisées. Nous devons aussi adapter les méthodes de contrôle statistique de la divulgation à une telle approche mise à jour.

Conception de la prochaine génération de systèmes de recommandation de produits basés sur le contenu et sensibles au contexte

Nous sommes en train de créer et de développer une équipe de chercheurs experts dans le domaine de l’apprentissage automatique et de l’exploration de données. En fin de compte, notre objectif est de créer des solutions pour éliminer le besoin de définir manuellement des stratégies de personnalisation. Nous travaillons avec plus de 1000 points de vente au détail à travers l’Amérique du Nord et collectons des ensembles de données à grande échelle sur le comportement des clients. Grâce à un partenariat de partage de données et de consultation, nous prévoyons de mener des recherches sur la conception de systèmes de recommandation et de modèles prédictifs personnalisés pour les ensembles de données disponibles pour les détaillants. Ces méthodes peuvent être utilisées dans leurs programmes de marketing physique et en ligne ainsi que dans leurs stratégies dynamiques de promotion/tarification.

Étude des effets de la supplémentation alimentaire en graines de chanvre entières sur l’axe microbiome-endocannabinoïde et de ses implications dans l’obésité induite par l’alimentation

De nos jours, l’équilibre des acides gras oméga-3 et oméga-6 (FA) a basculé en faveur de ces derniers, et la consommation de fibres a diminué, deux facteurs associés à une mauvaise santé cardiométabolique. Les oméga 3 et les fibres peuvent apporter leurs bienfaits pour la santé en modifiant le système endocannabinoïde (SEC) et le microbiome intestinal, deux régulateurs clés de la santé cardiométabolique et de l’obésité. Les graines de chanvre entières ont une excellente valeur nutritionnelle; riche en oméga-3 FA, fibres, protéines, vitamines et minéraux. Par conséquent, les graines de chanvre alimentaires pourraient améliorer la santé cardio-métabolique en modifiant le microbiome intestinal et le SEC. Nature’s Decision est un producteur canadien de chanvre qui accorde une attention particulière à la qualité de ses graines de chanvre et souhaite comprendre leurs bienfaits potentiels pour la santé cardiométabolique. À CONTINUER

Analytique avancée dans la recherche sur la sclérose en plaques

The multiple sclerosis (MS) clinic at St. Michael’s Hospital (SMH) is among the largest in the world. While considerable data is collected from the MS clinic in both structured and unstructured form, the ability to glean this information to assess quality of care and conduct advanced analytics such as predictive modeling is limited. In this project, a quality improvement dashboard will be developed based on automation of clinical information extraction process. Predictive models will be used on existing clinical data to optimize treatment strategies and predict patient outcomes such as relapse rates, disability progression, and treatment failure. These models could then be used in clinical practice to identify high risk patients in a timely manner for appropriate follow-up and treatment optimization.

Reconnaissance intelligente de caractères (ICR), reconnaissance optique de caractères (OCR) et corrections basées sur l’apprentissage automatique de la transcription de données à partir de documents professionnels numérisés

Le SS&C traite plus de 80% des documents financiers numérisés et télécopiés aux États-Unis et nécessite un travail manuel important afin de faire passer l’information d’un document à un autre formulaire. Les avancées des réseaux de neurones appliquées à la vision par ordinateur ont permis de détecter et de reconnaître des textes qui rivalisent avec la performance humaine. Ce projet exploitera ces approches pour relever le principal défi d’appliquer des techniques de segmentation d’images et de reconnaissance de caractères à de grands volumes de documents, à savoir la sensibilité du processus à des phénomènes tels que la variabilité du texte, les formats de documents et les conditions d’imagerie. Les avantages attendus du projet pour le partenaire industriel sont (i) la réduction des erreurs humaines dans le flux de travail des documents, et (ii) des délais de traitement plus rapides pour les clients de SS&C.

Détection de preuves d’achat spécifiques à l’entreprise à partir de publications Twitter

Delphia’s business model revolves around generating insights for investing firms that allow them to make better trading decisions. It has been shown that detecting when Twitter users post about recent or future purchases has the potential to increase the accuracy of company sales forecasts, which in turn can inform stock trading strategies. This internship project aims to develop automated means to detect and quantify purchase related posts on Twitter. The intern will conduct a machine learning project which will involve creating a dataset of purchase related tweets and using it to train a purchase tweet detector. Success in this project could lead to new data products for Delphia to sell to its financial investor clients.

Scaling simulations in population health via machine learning

Computer simulations provide a safe alternative to taking a trial-and-error approach in the real-world. If a simulating intervention is found to be inefficient or even harmful, then it can be canceled without causing harm to real individuals. Consequently, simulations are increasingly sought after for complex social problems such as homelessness and the spread of the Human Immunodeficiency Virus (HIV). However, such complex problems can be tackled using many different interventions (e.g., increasing shelters for homelessness), each being defined by several parameters (e.g., number of beds). Simulating all possible interventions and their parameter values is prohibitive; there are too many combinations to simulate, and each simulation can take a long time to complete when the computer model is highly detailed. TO BE CONT’D

Améliorer la sécurité et la qualité de service dans les applications intelligentes basées sur la NFC

The primary objective of this MITACS Cluster project is to investigate, design and prototype novel

techniques for the integration of security and quality of service in near field communication (NFC)-

based smartphone applications. Universal NFC Cloud Connect Inc., a new start-up company based in

Halifax, Nova Scotia, that ties mobile devices to location-specific events via the Cloud, thus enabling

anyone with an NFC-based smartphone to be identified at a specific location at a specific time.

However, two important challenges that need to be addressed before the product can be successfully

deployed are security and quality of service (QoS). The project will explore techniques that will

integrate existing security and QoS protocols with novel identity-based encryption and QoS

enhancement algorithms on smartphone applications. The Cluster project will be a crucial part in the

partner organization’s road to commercialization of the product. This can open up enormous

application possibilities in a variety of consumer application areas, such as the hospitality industry…………..TBC

Visualizing Unspoken Words

In order to a facilitate a productive dialogue about contemporary Canadian race, ethnicity and religious rights, my research project entails the following three components:
1- an interactive artistic installation;
2- data collection from the target audience in response to the installation using sensor-based software application;
3- public visualisation of such data in the form of computer-assisted art in order to present the results back to the community for further discussion.
This three-tier project further develops the existing interactive art models as it creates a clear one-on-one experience, proposes an anonymous and seamless method of data collection and utilizes artistic data visualization methodology.
The initial artwork consists of a mirror reflecting visual and textual elements concerning race, ethnicity and religious discrimination which then the audience respond to using the interactive controls that appear on the mirror. TO BE CONT’D