Projets innovants réalisés

Explorez des milliers de projets réussis résultant de la collaboration entre les organisations et les talents postsecondaires.

13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
106
NF
348
SK.
4184
L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
474
N.-S.

Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Ingénierie - biomédicale
4%
Ingénierie - chimique / biologique

Apprentissage des représentations par descente de gradient stochastique en minimisant l’erreur de validation croisée

Les représentations sont fondamentales pour l’intelligence artificielle. En règle générale, la performance d’un système d’apprentissage dépend de sa représentation des données. Ces représentations de données sont généralement conçues à la main en fonction de certaines connaissances préalables du domaine concernant la tâche. Plus récemment, la tendance est d’apprendre ces représentations à travers des réseaux de neurones profonds car ceux-ci peuvent produire des améliorations significatives des performances par rapport aux représentations de données fabriquées à la main. Les représentations d’apprentissage réduisent le travail humain impliqué dans toute conception de système, ce qui permet de mettre à l’échelle un système d’apprentissage pour des problèmes difficiles. Dans ce projet, nous proposons de concevoir un nouvel algorithme d’apprentissage incrémentiel, appelé crossprop, pour des représentations d’apprentissage basées sur des expériences d’apprentissage antérieures. Plus précisément, l’algorithme prend en compte les influences de tous les poids passés tout en minimisant l’erreur au carré actuelle, et utilise ce gradient pour apprendre progressivement les poids dans un réseau de neurones. Cet algorithme est appelé crossprop parce qu’il apprend à façonner les poids dans un réseau de neurones par le biais de la procédure de validation croisée de laisser-un-out.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Richard Sutton

Etudiant :

Vivek Veeriah

Partenaire :

RBC Groupe financier

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Laser Raman à fibres optiques de haute puissance à 1,65 ?m

Les lasers à fibre sont devenus le laser à la croissance la plus rapide avec un chiffre d’affaires mondial prévu jusqu’à 1,41 milliard de dollars en 2017. En particulier, les lasers à fibre à 1,65 ?m ont attiré de plus en plus l’attention avec des applications potentielles dans la détection chimique, le LIDAR et la spectroscopie. La technologie de lasing Raman entièrement fibre est une technologie prometteuse et efficace pour obtenir un lasing de haute puissance à 1,65 ?m. Cependant, il existe des sources d’énergie élevées limitées entièrement à fibre optique à 1,65 m qui sont disponibles dans le commerce. Dans ce projet, nous allierons l’expertise en fibre optique et en lasers du Groupe des systèmes photoniques de l’Université McGill à celles de O/E Land Inc. pour développer un laser Raman compact et à faible coût avec une puissance de sortie élevée. Un tel produit laser comble une lacune dans ce qui est disponible dans le commerce, et ajoutera à leur portefeuille technologique et leur donnera un avantage concurrentiel pour différentes applications en spectroscopie, détection et instrumentation.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Lawrence Chen

Etudiant :

Chenglai Jia

Partenaire :

O/E Terres

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Expositions virtuelles et itinérantes sur l’histoire de la technologie et du handicap : leçons interdisciplinaires du passé pour l’avenir

Ce projet vise à explorer la relation historique entre le handicap, la technologie et la société, en mettant l’accent sur le Canada, mais avec une applicabilité mondiale. Grâce à des recherches secondaires, primaires, orales et archivistiques rigoureuses, l’équipe étudiera les cas historiques d’innovation, d’utilisation de la technologie et d’activisme par et pour les personnes handicapées, en établissant des relations et en menant des entrevues orales avec des acteurs clés dans le développement d’une société plus accessible et inclusive. Ce projet développera les intérêts de longue date de l’IEEE dans les objectifs humanitaires et les histoires orales, tout en entraient aux membres étudiants de l’IEEE une formation supplémentaire et des opportunités de collaboration pour communiquer ces connaissances à un public plus large en développant des expositions virtuelles et itinérantes, des ateliers éducatifs collaboratifs.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Dominique Marshall

Etudiant :

Dorothy Smith

Partenaire :

IEEE Canada

Discipline :

Histoire

Secteur :

L’éducation

Université :

Programme :

Accélération

Méthodes d’apprentissage automatique pour la prévision de la valeur des propriétés en Nouvelle-Écosse

Ce projet permettra d’élaborer et d’appliquer des techniques d’apprentissage automatique pour prédire l’évaluation des propriétés en Nouvelle-Écosse. Les techniques aideront les évaluateurs de Property Valuation Services Corporation (PVSC) à évaluer les propriétés de manière plus efficace et plus précise. L’objectif ultime est d’aider PVSC à réduire le nombre d’appels annuels, ce qui est une entreprise coûteuse. Cela réduira également la nécessité d’envoyer des évaluateurs directement aux emplacements des propriétés, au lieu de cela, ils utiliseront des techniques d’apprentissage automatique pour prédire plus précisément les valeurs des propriétés.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Stan Matwin

Etudiant :

Balachandhar Nallasivan

Partenaire :

Property Valuation Services Corporation

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Analyse des sentiments avec représentation analysée des articles de presse

L’information publiée par les agences de presse financières est utilisée comme l’un des intrants pour prendre des décisions d’investissement. Les articles de presse provenant de sources multiples peuvent être utilisés pour évaluer le sentiment du marché envers une industrie ou une entreprise spécifique. Les techniques d’apprentissage profond ont réussi à produire des résultats de pointe sur divers ensembles de données de référence (Dai & Le, 2015 ; Miyato et coll., 2016). La plupart des algorithmes populaires extraient des caractéristiques de mots, de phrases ou de paragraphes et les représentent comme des vecteurs de longueur fixe (Mikolov et al., 2013 ; Le & Mikolov, 2014). Nous proposons l’utilisation de représentations analysées du texte avec des vecteurs de caractéristiques de longueur fixe comme entrée pour les réseaux de neurones récurrents. La performance de ces modèles sera évaluée sur des tâches d’analyse des sentiments.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Graham Taylor

Etudiant :

Nikhil Sapru

Partenaire :

RBC Groupe financier

Discipline :

Génie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Développement de carte thermique 3D basé sur les données de diagnostic des défauts

Ce travail se concentre sur la génération d’une structure pour utiliser un ensemble de coordonnées 3D, comme jeu de données en entrée pour le modèle, et générer la carte de chaleur 3D en fonction de la forme 3D. La carte thermique 3D générée vise à définir les zones les plus probables pour les catégories de défauts sur la surface 3D. Pour développer un tel système, la forme 3D est imprimée et les coordonnées 3D des défauts simulés sont enregistrées à l’aide d’un tracker d’outil. Ensuite, une plate-forme d’apprentissage automatique est utilisée pour utiliser les jeux de données de défauts 3D comme entrée et produire les probabilités de différentes catégories de défauts à l’emplacement donné. Enfin, la carte de chaleur 3D est générée pour visualiser efficacement la forme 3D avec les zones les plus probables des catégories de défauts. Par conséquent, le fabricant peut localiser les probabilités des catégories de défauts sur une forme 3D donnée.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Jonathan Wu

Etudiant :

Eman Nejad

Partenaire :

Radix Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Fabrication de pointe

Université :

Programme :

Accélération

Validation de l’impact éducatif d’une conférence holographique

UBC et Microsoft ont l’intention de collaborer sur un projet de recherche appliquée où des modèles 3D du cerveau seront utilisés pour créer une conférence holographique interactive en utilisant le nouvel appareil de réalité augmentée de Microsoft, le HoloLens. Le formera la base d’une leçon ou âHoloLecture,â et mettra en vedette de nouvelles interactions pour tirer parti de la technologie HoloLensâs. La possibilité de manipuler les objets 3D et de les adapter dynamiquement à un format de cours en direct constituera la base d’un prototype HoloLecture qui peut être appliqué dans toutes les disciplines. L’étude et la validation de cette approche comprendront non seulement une évaluation de l’expérience d’apprentissage des élèves et de leurs résultats d’apprentissage, mais aussi la facilité d’utilisation pour le personnel d’enseignement afin de s’assurer que les obstacles à l’adoption de cette nouvelle technologie sont réduits.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Claudia Krebs

Etudiant :

Tamara Bodnar

Partenaire :

Microsoft Canada

Discipline :

Biologie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Application interactive d’obtention de préférences pour les recommandations de livres

Kobo est un détaillant de livres électroniques en ligne qui fournit des recommandations pour les achats futurs à sa base d’utilisateurs. L’une des difficultés auxquelles les systèmes de recommandation sont confrontés est ce qu’on appelle le problème âcold-userâ. Dans ce scénario, lorsque nous connaissons si peu les préférences d’un utilisateur (par exemple, s’ils sont nouveaux sur la plate-forme), nous n’avons aucune base pour les recommandations. L’objectif de ce projet est de développer une application interactive qui peut susciter de telles préférences de la part d’utilisateurs sur lesquels nous avons peu d’informations, et qui peut aider à améliorer les recommandations pour les utilisateurs de puissance. Pour les nouveaux utilisateurs, le processus d’obtention des préférences lors de l’intégration peut les aider à trouver des livres d’intérêt beaucoup plus rapidement ; pour les utilisateurs établis, cela leur donne la possibilité d’affiner leurs recommandations. De telles améliorations facilitent une expérience de découverte plus rationalisée.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Scott Sanner

Etudiant :

Mary Malit

Partenaire :

Rakuten Kobo Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Construction d’un magasin de variantes génétiques

Ce projet propose d’explorer et de mettre en œuvre une méthode de stockage et de récupération des données relatives à la variation génétique au sein d’une population d’individus. En raison de la grande quantité d’informations génétiques que chaque personne possède, une telle base de données nécessite une attention particulière pour minimiser la quantité de données stockées et pour créer des méthodes efficaces d’accès aux données. Ce travail permettra de rechercher et de tester différentes stratégies pour créer un magasin de données compact qui renverra rapidement les résultats. Ce magasin de données sera intégré au logiciel PhenoTips fourni par Gene42 Inc. à l’usage des hôpitaux spécialisés dans les maladies génétiques.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Eyal de Lara

Etudiant :

Scott Mastromatteo

Partenaire :

Gene42 Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Directives de découverte et de notification push des personnages des clients de la page Web

Les téléphones portables reçoivent des notifications de différentes entreprises chaque jour, mais nous ne savons pas si ces notifications ont un impact significatif sur le comportement des clients. Connaître l’impact de ces notifications fournirait des informations utiles aux stratèges marketing. Étant donné que le comportement de l’utilisateur déterminera l’efficacité des notifications push, ce projet vise initialement à construire un modèle comportemental, qui regroupera les clients en fonction de leur comportement de navigation sur le site Web. La phase 2 de ce projet utilisera ce modèle comportemental pour proposer des stratégies d’utilisation des notifications push pour cibler différents types de clients. La phase 3 de ce projet examinera l’effet des notifications et se généralisera à un plus large éventail d’ensembles de données de pages Web.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

David Campbell

Etudiant :

Haoxuan Zhou

Partenaire :

Mobify Research and Development Inc. (en)

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Classification du style d’image et son application sur l’engagement des utilisateurs

Dans ce projet, nous appliquerons l’apprentissage automatique pour effectuer la classification du style d’image. Nous allons construire un système qui utilise la classification du style d’image pour augmenter l’engagement des utilisateurs dans un paramètre de plate-forme de commerce électronique. Nous étudierons les effets des préférences des utilisateurs pour des styles d’image particuliers sur leur engagement avec la plate-forme.
La classification du style d’image est la tâche de catégoriser une image en fonction d’attributs tels que le style de composition (par exemple, minimal, géométrique, etc.), l’atmosphère (brumeuse, ensoleillée) ou la couleur (pastel, lumineux). Plusieurs techniques d’apprentissage automatique qui effectuent une classification automatique du style d’image ont été proposées récemment. Nous allons créer un nouvel ensemble de données d’images à grande échelle et évaluer de manière critique les différentes techniques.
Nous émettons l’hypothèse que les utilisateurs individuels ont une préférence constante pour des styles d’image particuliers, et que ce fait peut être utilisé pour augmenter l’engagement des utilisateurs à l’aide d’un système de classification automatique du style d’image. Une étude rigoureuse des utilisateurs sera menée pour tester cette hypothèse.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Matt Medland

Etudiant :

Thi Hai Van Do

Partenaire :

ContextLogic Technologies Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Techniques de PNL pour la reconnaissance automatisée des entités

L’objectif principal de ce projet est d’explorer une variété de nouvelles et existantes techniques de traitement du langage naturel (NLP) pour améliorer les performances, et de poursuivre l’automatisation du logiciel d’analyse de texte Knoteâs â spécifiquement avec la reconnaissance de l’entité. La reconnaissance d’entité est le processus d’identification de tous les groupes de mots dans une collection de documents qui relèvent de cette compétence, tels que les noms propres ou les composés chimiques. Nous étudierons l’applicabilité des approches classiques de classification basées sur la statistique et évaluerons la viabilité de nouvelles techniques qui utilisent le codage sémantique (telles que word2vec).

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Frank Rudzicz

Etudiant :

Colton Chapin

Partenaire :

9636668 Société canadienne

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Précédent
1...683684685686687688689...1,106
Suivant

Joignez-vous à un écosystème d’innovation florissant.

Abonnez-vous à notre infolettre dès maintenant!

S’inscrire