Projets novateurs réalisés

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

13270 Projets achevés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MB
106
NF
348
SK
4184
ON
2671
QC
43
PE
209
NB
474
NS

Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Modélisation numérique et évaluation du comportement de mélange et de l’efficacité de broyage dans le moulin à mélange vertical FLSmidth VXP

Le broyage au moulin remué est un procédé complexe et énergivore, impliquant plusieurs phases. Les phénomènes à plusieurs échelles qui favorisent les procédés hydrodynamiques et de rupture des particules dans le broyeur agité ne sont pas encore entièrement compris, en raison de plusieurs paramètres d’exploitation et de conception qui influencent la performance du broyeur, notamment la géométrie du disque et du canon, la vitesse d’agitation, la taille du milieu de meulage et le volume de remplissage, ainsi que les propriétés de la boue, qui limitent encore davantage notre capacité à surveiller, modéliser, et prédire cette opération complexe. À cette fin, l’étude proposée portera sur le développement et la validation de modèles numériques multiéchelle haute performance (accélérés par GPU et MIC) qui permettront d’évaluer la conception des fraiseuses et les paramètres d’état du procédé pour une gamme de fraiseuses FLSmidth VXP (avec différentes géométries) fonctionnant sur différentes conditions de fonctionnement. L’objectif principal de cette recherche est de mieux comprendre les effets des paramètres d’exploitation et de conception sur l’efficacité du broyage, la consommation d’énergie spécifique et le niveau de mélange (temps de résidence) dans les fraiseurs VXP existants et nouveaux. Les résultats obtenus aideront au développement de nouvelles règles d’échelon et de modèles de puissance, qui captureront les dépendances paramétriques entre les variables opérationnelles et de conception et aideront à optimiser la performance de meulage et la consommation d’énergie du VXPmill

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Sanja Miskovic

Étudiant :

Chaitrali Ghodke

Partenaire :

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Facteurs liés à l’acquisition du braille chez les apprenants adultes et âgés : établir une pratique fondée sur des preuves

La capacité de lire a des implications importantes pour l’estime de soi globale et l’autonomie, car la lecture est nécessaire pour accomplir de nombreuses tâches quotidiennes (faire des listes d’épicerie, lire des prescriptions, suivre des recettes). Les professionnels de la réadaptation offrent formation et soutien aux adultes et aux aînés nés avec une déficience visuelle ou qui les développent plus tard dans la vie en raison de conditions liées à l’âge. Dans ce contexte, les difficultés liées à la lecture sont parmi les raisons les plus courantes d’orienter vers des services de réadaptation de la vue. Le braille, un système tactile de lecture pour les aveugles, est une option pour les personnes qui ne savent pas lire l’écrit; Cependant, on sait très peu de choses sur l’impact du vieillissement sur l’apprentissage et l’utilisation du braille. L’objectif de cette recherche est d’explorer l’impact des déclins liés à l’âge sur la capacité à lire le braille, et d’étudier l’influence des technologies émergentes sur les résultats d’entraînement des personnes âgées qui apprennent le braille. À CONTINUER

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Walter Wittich

Étudiant :

Natalina Martiniello

Partenaire :

Institut national canadien pour les aveugles

Discipline :

Médecine

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Accélération

Détection de bagarres dans la vidéo de la foule

La détection des bagarres et des comportements anormaux d’individus dans une foule est un problème courant en vision par ordinateur. Certains outils actuellement existants reposent sur le flux optique des caractéristiques suivies comme une séquence d’images vidéo. Ces algorithmes de mouvement sont sensibles aux objets qui se déplacent indépendamment dans le cadre. Ce qui constitue une anomalie dépend du contexte (par exemple, l’emplacement), ce qui ajoute à la complexité. Nous visons à approfondir les travaux existants pour créer un algorithme de référence pouvant être utilisé dans un cas d’usage général, tout en explorant parallèlement l’état de l’art; et si le temps le permet, ajuster l’algorithme à un cas d’usage spécifique

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Viqar Husain

Étudiant :

Suprit Singh

Partenaire :

EhEye

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Montage à l’échelle moyenne et macro pour la synthèse de maillages faciaux destinés aux applications de jeux vidéo

Ubisoft possède une vaste base de données de têtes numérisées en 3D. Ce serait pratique de l’utiliser pour mélanger et assortir des parties de personnages afin de créer de nouvelles têtes de personnages ressemblant aux humains. Disons que nous voulons ajuster des caractéristiques de taille moyenne du visage, comme remplacer le nez d’un personnage par un autre. Nous concevrons un flux de travail de montage permettant à l’artiste de créer un nouveau nez à partir de mélanges de nez trouvés dans la base de données. Aussi, nous voulons élaborer un flux de travail pour modifier les caractéristiques macro du visage, par exemple pour changer une tête d’oblongue à carrée ou pour ajuster de grandes régions comme les joues et le front. Ce montage macro ne devrait pas interférer avec les caractéristiques de taille moyenne : changer le menton et la mâchoire devrait préserver la forme de la bouche. Nous allons élaborer des approches pour faciliter les deux types de montage.

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Eric Paquette

Étudiant :

Donya Ghafourzadeh

Partenaire :

Ubisoft

Discipline :

Arts visuels

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Détection d’intrusion avec états à l’aide de diagrammes de transition d’état algébriques

De plus en plus, les cybermenaces évoluent pour cibler les entreprises, les industries et les gouvernements. Alors que les systèmes de défense se renforcent, les acteurs de la menace ont développé de nouvelles tactiques, stratégies et techniques pour briser les périmètres de sécurité. En général, la sécurité des périmètres est assurée par plusieurs outils de prévention et de détection d’intrusion responsables de fournir des analyses proactives, des analyses en temps réel et opérationnelles pour la détection, la prévention et l’atténuation des activités menaçantes éventuelles sur le système surveillé. La performance de ces outils dépend des différents critères, notamment la technique de détection, la conscience de l’état, la fréquence d’utilisation et la structure. Des outils comme Snort offrent une détection en temps réel basée sur des règles (ou des signatures) pour détecter les comportements menaçants issus de sa base de connaissances. Les signatures snort sont exprimées dans un langage de bas niveau qui limite l’expression d’attaques plus complexes telles que les menaces persistantes avancées, les attaques distribuées et les attaques en plusieurs étapes. Ils offrent des options de base pour l’analyse dynamique ou étatique, nécessaire pour détecter les attaques mentionnées précédemment. D’ÊTRE CONt’d

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Marc Frappier

Étudiant :

Lionel Tidjon

Partenaire :

Nokia Canada Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Développement des techniques de traitement du signal pour les données de déplacement des animaux

Au cours de la dernière décennie, le développement de capteurs sophistiqués fixés aux animaux (balises) a poussé les chercheurs à déduire des mouvements horizontaux et verticaux des animaux marins à travers le temps et l’espace. La quantité de données recueillies à partir de ces balises, ainsi que les défis analytiques liés à l’extraction des schémas comportementaux, ont constitué un obstacle important pour les chercheurs à adopter cette technologie. Ce projet vise à relever ces défis de deux façons : premièrement, développer un cadre analytique pour extraire des informations pertinentes de ces étiquettes, et deuxièmement, développer une approche analytique qui intègre différents flux de données provenant de capteurs de résolution inférieure (par exemple, profondeur, localisation) et de capteurs à plus haute résolution (accélération) afin de faciliter l’extraction de motifs à grande échelle dans le comportement et le mouvement des animaux en fonction des variables environnementales. À CONTINUER

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Michael Dowd

Étudiant :

Franziska Broell

Partenaire :

BioLoggers maritimes

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Gestion des données géospatiales basée sur la mesure

Ce projet développera et testera un système de gestion des données géospatiales pour les arpenteurs. Le système sera composé d’un client mobile pour la collecte de données et d’un service web qui intègre et stocke les données à long terme. Le traitement des données utilisera les techniques géodésiques les plus précises pour assurer la qualité des données et des stratégies optimales d’intégration des données seront déterminées au cours du projet. Le stagiaire aura l’occasion de développer des compétences en gestion de projet et en développement logiciel grâce à une expérience pratique, et renforcera ses connaissances en géodésie et en géomatique. L’organisation partenaire s’attend à ce que les logiciels développés par ce projet aient une valeur commerciale en tant que logiciel interentreprises et prévoit développer une gamme de produits logiciels basés sur les résultats.

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Marcelo Santos

Étudiant :

Mike Bremner

Partenaire :

Dim Ideas Un Ltd

Discipline :

Génie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Détection de détresse en chaussée à l’aide d’un LiDAR conventionnel pour véhicules autonomes sans pilote

À Montréal, les désagréments du revêtement causent de sérieux problèmes au réseau routier, plus de la moitié de la route étant considérée comme en mauvais et très mauvais état. De nombreuses méthodes d’inspection de la chaussée sont développées afin d’inspecter, détecter, localiser et classifier les détresses de la chaussée; Cependant, ces méthodes ne sont pas efficaces en termes de temps, de coût et de précision. Dans notre projet, nous visons à développer une nouvelle approche pour détecter, classer et localiser les détresses du revêtement à l’aide du LiDAR conventionnel pour véhicules autonomes sans pilote. Cette approche créera une nouvelle plateforme impliquant un grand nombre de véhicules équipés de LiDAR pour détecter les désagréments du revêtement sans coût supplémentaire, avec moins de temps et une précision de détection supérieure aux méthodes traditionnelles.

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Maarouf Saad

Étudiant :

Nizar Tarabay

Partenaire :

WSP

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Automobile et transport

Université :

Programme :

Accélération

Apprentissage des structures de documents PDF à l’aide de réseaux neuronaux récursifs

Le format de document portable, ou PDF, est la norme de facto pour présenter du contenu textuel et visuel. Dans ce projet, nous visons à développer un cadre d’apprentissage automatique pour la compréhension de documents PDF. Malgré la récente prolifération de méthodes basées sur l’apprentissage profond pour l’analyse et le traitement d’images naturelles, il y a eu beaucoup moins d’efforts pour concevoir des approches similaires pour des données hautement structurées comme les documents. Notre projet explorera deux idées novatrices. Premièrement, nous développerons une représentation structurée et organisationnelle des documents PDF, construite sur des blocs de contenu identifiés (par exemple, titre, figure, liste, légende, etc.). Deuxièmement, nous étudierons comment les réseaux de neurones récursifs (RvNN), un type de réseaux neuronaux profonds utilisés pour l’analyse syntaxique du langage, peuvent être adoptés et formulés pour apprendre des structures de documents PDF.

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Richard Zhang

Étudiant :

Chenyang Zhu

Partenaire :

Systèmes PDFTron

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Impact de la cryptographie post-quantique sur la PKI, les bibliothèques communes, les protocoles et les exigences d’agilité crypto

Les avancées en informatique quantique inquiètent Entrust Datacard et leurs clients quant à savoir si l’industrie est prête à passer aux algorithmes post-quantiques, particulièrement pour les cas d’utilisation de la PKI. Entrust Datacard et l’Université d’Ottawa testeront la préparation quantique de la PKI commercialement disponible. L’objectif final est de fournir des conseils à la communauté sur l’impact de certains algorithmes PQ sur l’infrastructure commune, de fournir des exemples de chemins de migration sécuritaires là où ils existent, et de recommander des changements ou des mesures d’atténuation basés sur les problèmes découverts. Cette recherche aidera à établir le leadership d’Entrust Datacards vers la cryptographie post-quantique et à préparer le marché à relever les défis d’un monde post-quantique.

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Carlisle Adams

Étudiant :

Jinnan Fan

Partenaire :

Entrust Datacard Limited

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Accélération Latence des transactions lors du minage en pool dans les réseaux de cryptomonnaies

Dans ce projet, en utilisant des cryptomonnaies grand public telles que BitCoin et Ethereum comme représentants, le stagiaire analysera les stratégies de collecte des transactions de leurs pools de minage, puis collectera les transactions et les données des blocs correspondants pour constituer un vaste ensemble de données, à partir duquel la puissance de calcul des différents pools de minage et leurs proportions seront analysées, ainsi que les latences de transaction du pool mining. Nous identifierons également des améliorations potentielles grâce à l’analyse et à la mesure, en particulier en ce qui concerne l’optimisation de l’énergie et des délais. Coinchain est une startup basée en Colombie-Britannique qui se concentre sur les technologies avancées de cryptomonnaies et de blockchain, ainsi que leur application dans des contextes industriels et commerciaux. Elle offre des solutions blockchain mondiales de niveau entreprise à des entreprises leaders à l’échelle mondiale, et propose des services personnalisés uniques tels que des plateformes de produits et d’information, ainsi que des contrats intelligents et des plateformes de trading. À CONTINUER

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Jiangchuan Liu

Étudiant :

Lei Zhang

Partenaire :

Coinchain Capital

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Réseaux adversaires génératifs pour traiter les questions de confidentialité des données

Il est extrêmement important de préserver la vie privée de nos citoyens. Une façon de procéder est de détecter des informations privées dans le document et d’indiquer au propriétaire des documents que ces documents contiennent des informations de confidentialité. Pour développer des algorithmes d’apprentissage automatique capables de détecter les données de confidentialité dans les documents, les algorithmes doivent être entraînés avec les documents existants annotés pour indiquer des informations privées. L’accès à ces documents pour la formation est limité puisque, dans bien des cas, ils sont aussi privés. De plus, annoter un grand nombre de documents pour indiquer des informations privées est un processus extrêmement coûteux et long. Par conséquent, dans ce projet, nous proposons de développer des algorithmes pour générer un grand nombre de documents contenant des informations privées fictives qui serviront à l’entraînement des algorithmes. À CONTINUER

Voir la description complète du projet
Superviseur du corps professoral :

Miodrag Bolic

Étudiant :

Rajitha Prabath

Partenaire :

IMRSV Data Labs

Discipline :

Génie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Précédent
1...747748749750751752753...1,106
Suivant

Joignez-vous à un écosystème d’innovation florissant.

Abonnez-vous à notre infolettre dès maintenant!

S’inscrire