Projets novateurs réalisés

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

13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

LGBTQI2S Sécurité des aînés dans les services publics

Ce projet mènera à un balayage environnemental national sur la sécurité des aînés LGBTQI2S dans les soins de santé, les services sociaux et les services publics municipaux. Elle vise à identifier les politiques et pratiques prometteuses ainsi que les barrières systémiques et structurelles. Il inclura aussi les expériences de LGBTQI2S travailleurs qui servent les aînés, un domaine largement inexploré. Egale Canada Human Rights Trust (Egale) et le Syndicat canadien des employés publics (SCFP) sont des organisations nationales ayant des intérêts communs et des positions distinctes à partir desquelles influencer le changement. Ils ont identifié ce scan environnemental comme une étape importante pour définir les défis et les occasions de collaboration et d’engagement des membres dans l’éducation et le plaidoyer. Les résultats seront partagés dans un document de discussion, une fiche d’information et des listes de fournisseurs de services non gouvernementaux et de défenseurs, offrant des ressources pour améliorer la sécurité des aînés et des travailleurs LGBTQI2S partout au pays.

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Superviseur du corps professoral :

Susan Braedley

Étudiant :

Christine Streeter

Partenaire :

Fiducie des droits de la personne Egale Canada

Discipline :

Travail social

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Programme :

Accélération

Le marché du travail des loisirs, du sport et des loisirs en Alberta : histoire et tendances actuelles

Le projet vise à explorer les tendances et orientations du marché du travail dans l’industrie des loisirs, du sport et des loisirs pour la province de l’Alberta. Dans le cadre de ce projet de 6 mois, une revue de la littérature actuelle dans le domaine des ressources humaines du domaine sera réalisée, ainsi qu’une analyse des tendances actuelles et passées du marché du travail dans la province. Ces activités mèneront à deux chapitres rédigés pour l’organisation partenaire, qui aideront à orienter leurs politiques et orientations futures, tant en matière de sensibilisation et de plaidoyer de l’industrie auprès du grand public que des différents groupes clés de parties prenantes à travers la province.

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Superviseur du corps professoral :

Brian Soebbing

Étudiant :

Nanxi Yan

Partenaire :

Association des loisirs et parcs de l’Alberta

Discipline :

Kinésiologie

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Diagnostic automatisé du foie gras

Jusqu’à 30% de la population est atteinte d’une maladie du stéatose hépatique (FLD, une condition où la graisse s’accumule dans le foie). L’évaluation par échographie non invasive de cette affection hépatique est une demande croissante dans les services de santé en raison de ses risques élevés qui conduisent à des maladies hépatiques avancées. Cependant, un examen par échographie a rendu l’inspection manuelle longue et fastidieuse, et dépend de l’observateur. La recherche proposée vise un logiciel d’évaluation hépatique assisté par ordinateur facilitant le diagnostic de la FLD. En particulier, cette proposition concevra des méthodes de calcul, telles que l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond récent, pour extraire automatiquement les caractéristiques connexes dans les données ultrasoniques, et pour détecter et noter les niveaux de FLD. Ce projet est une tentative pionnière. Dans l’industrie et dans l’industrie milieu postsecondaire, il y a peu de travaux antérieurs. Il fournira une base stratégique pour un système complet automatique de diagnostic hépatique pour l’organisation partenaire.

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Superviseur du corps professoral :

Shuo Li

Étudiant :

Zhifan Gao

Partenaire :

Medo

Discipline :

Médecine

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Détection de problèmes et cartographie aérienne pour la gestion des chantiers de construction

La détection à temps des problèmes et la surveillance constante des chantiers de construction ont un grand avantage économique. Elle nécessite la capacité d’algorithmes de détection et de segmentation d’objets très efficaces et précis, capables de fonctionner avec des échantillons d’entraînement grossièrement étiquetés. Le projet vise à développer de nouveaux algorithmes de détection et de segmentation d’objets basés sur l’apprentissage pour la détection de problèmes et la cartographie des chantiers de construction avec une grande précision et efficacité. Ce projet améliorera l’efficacité opérationnelle des projets liés à la construction. Ce projet permet également de faire progresser l’application et la recherche des technologies d’IA avancées dans les industries, ce qui peut accroître l’avantage concurrentiel des entreprises canadiennes sur le marché international.

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Superviseur du corps professoral :

Steven Waslander

Étudiant :

Lei Wang

Partenaire :

SiteVue Incorporated

Discipline :

Études aérospatiales

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Programme :

Accélération

Caractérisation de la flottabilité et de la lavabilité des veines de charbon difficiles à traiter à la mine de charbon Teck Greenhills

Teck Coal produit du charbon de qualité métallurgique provenant des bassins houillers du sud-est de la Colombie-Britannique et est le deuxième plus grand exportateur mondial de charbon métallurgique. Elle exploite quatre mines de charbon dans le sud-est de la Colombie-Britannique. L’une des opérations de Teck Coal rencontre des difficultés à traiter le charbon fin depuis plusieurs années. Dans l’ensemble, cette situation a conduit à des performances de l’usine inférieures aux attentes, entraînant certaines pertes de production. La recherche menée dans ce projet permettra de mieux comprendre les causes profondes de ces problèmes de transformation et de trouver des solutions viables dans cette usine.
La recherche menée par l’étudiant fera progresser la compréhension de Teck des problèmes et trouvera des solutions au traitement du charbon fin du point de vue de la planification, de l’exploitation minière et du traitement. D’ÊTRE CONt’d

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Superviseur du corps professoral :

Maria Holuszko

Étudiant :

Zijiang Yang

Partenaire :

Teck Coal Limited

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Programme :

Accélération

Identification des expressions faciales sur une série temporelle d’images

L’expression faciale est un langage universel pour transmettre les émotions et influence grandement les interactions sociales. Alors que les psychologues étudient les expressions faciales depuis des décennies, elles se sont récemment retrouvées dans les interactions humain-ordinateur et dans l’industrie du jeu vidéo. Beaucoup de recherches ont été publiées sur la détection automatique des émotions humaines à partir d’une seule image ou d’une série d’images. Dans ce projet, nous proposons une nouvelle méthode d’interprétation des expressions faciales sur une série temporelle d’images. Nous identifierons d’abord les expressions faciales clés en utilisant des réseaux de neurones convolutionnels (CNN) et des méthodes de mémoire à long terme (LSTM). Ensuite, nous interpolerons entre ces expressions faciales clés en utilisant l’intelligence artificielle tout en suivant la tête, l’œil, la bouche et la paupière. Enfin, nous classifierons les émotions transmises par les expressions faciales sur toute la série temporelle d’images. Nous prévoyons améliorer la performance à la fine pointe de la technologie avec cette approche. De plus, nous pensons que cette approche serait plus facilement transmise aux industries de l’animation et du jeu vidéo.

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Superviseur du corps professoral :

W. Robert J. Funnell

Étudiant :

Majid Soleimani

Partenaire :

SeekShift

Discipline :

Génie - biomédical

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Programme :

Accélération

Évaluations de la qualité et de la dégradation des roulements de poussée doublés de polymère par indentation et essais tribologiques

Les besoins actuels en technologies renouvelables et sans émissions imposent aux centrales hydroélectriques de produire de l’électricité de manière prévisible et fiable. Le remplacement des revêtements métalliques à polymères dans les roulements de poussée permet aux turbines hydroélectriques de fonctionner à une gamme plus large de paramètres de fonctionnement. Cependant, la sensibilité des matériaux polymériques à la méthode de fabrication impose d’importantes incertitudes quant à la performance et à la longévité que ces matériaux peuvent avoir en conditions de service. Dans ce projet, des essais en laboratoire seront utilisés pour évaluer de manière critique les résultats d’outils portables non destructifs pouvant servir à évaluer la qualité des revêtements polymériques utilisés dans les roulements de poussée. Les essais d’immersion à haute pression et haute température forcent le matériau à un processus de vieillissement accéléré. Les effets du vieillissement sur la performance du polymère seront testés dans un environnement simulant les conditions de fonctionnement de la turbine. Les résultats de la recherche permettront à Hydro-Québec de déterminer si un revêtement polymère convient ou non à un fonctionnement continu.

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Superviseur du corps professoral :

Richard Chromik

Étudiant :

Alexandre Nascimento

Partenaire :

Hydro-Québec

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Programme :

Accélération

Développement et application des marqueurs physiologiques de la santé des grizzlis

Les grizzlis vivent dans des paysages changeants à travers l’Alberta, au Canada. L’objectif de cette étude est de déterminer comment les perturbations du paysage affectent la santé des grizzlis. Cela sera surveillé en analysant (1) l’expression des protéines dans la peau associées à l’énergie, la reproduction et le stress, et (2) les concentrations d’hormones dans les cheveux associées à l’état reproductif et au stress à long terme. En collaboration avec le Foothills Research Institute (FRI), des échantillons de peau et de poils seront prélevés sur des grizzlis en liberté en Alberta, au Canada. Des techniques de laboratoire ont été développées à l’Université de la Saskatchewan (UofS) pour isoler des protéines issues de biopsies cutanées et mesurer les concentrations d’hormones dans les cheveux. Les connaissances expertes de la FRI sur les changements paysagers et le comportement des ours seront combinées aux évaluations physiologiques de l’UofS pour créer un outil permettant de détecter la santé compromise chez les individus et d’identifier les facteurs de stress chez les espèces menacées gérées par la FRI.

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Superviseur du corps professoral :

David Janz

Étudiant :

Abbey Wilson

Partenaire :

Institut de recherche des contreforts

Discipline :

Science animale

Secteur :

Agriculture

Université :

Programme :

Accélération

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

Le modèle d’affaires de Delphia repose sur l’utilisation de jeux de données propriétaires et de techniques d’extraction de données pour orienter ses stratégies de négociation active sur les marchés financiers.  Il a été démontré que détecter lorsque les utilisateurs de Twitter publient des achats récents ou futurs a le potentiel d’augmenter la précision des prévisions de ventes de l’entreprise, ce qui peut à son tour orienter les stratégies de négociation boursière. Ce projet de stage vise à développer des moyens automatisés pour détecter et quantifier les publications liées aux achats sur Twitter.

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Superviseur du corps professoral :

Yang Xu

Étudiant :

So Hyun Park

Partenaire :

Delphia Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

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.

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Superviseur du corps professoral :

Joseph Jay Williams

Étudiant :

Chen Chen

Partenaire :

SS&C

Discipline :

Informatique

Secteur :

Autre

Université :

Programme :

Accélération

Analytique avancée dans la recherche sur la sclérose en plaques

La clinique de sclérose en plaques (SEP) de l’hôpital St. Michael (SMH) est l’une des plus grandes au monde. Bien que de nombreuses données soient recueillies à la clinique de la SEP, sous forme structurée ou non structurée, la capacité d’obtenir ces informations pour évaluer la qualité des soins et réaliser des analyses avancées telles que la modélisation prédictive est limitée. Dans ce projet, un tableau de bord d’amélioration de la qualité sera développé basé sur l’automatisation du processus d’extraction d’informations cliniques. Des modèles prédictifs seront utilisés sur les données cliniques existantes pour optimiser les stratégies de traitement et prédire les résultats des patients tels que les taux de rechute, la progression de l’incapacité et l’échec du traitement. Ces modèles pourraient ensuite être utilisés en pratique clinique pour identifier rapidement les patients à haut risque afin d’assurer un suivi approprié et une optimisation du traitement.

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Superviseur du corps professoral :

Marzyeh Ghassemi; Muhammad Mamdani; Chloé Pou-Prom; Josh Murray

Étudiant :

Zhen Yang

Partenaire :

Hoffmann-La Roche Limitée

Discipline :

Informatique

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

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.

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Superviseur du corps professoral :

Jiannan Wang

Étudiant :

Tommy Betz

Partenaire :

TROUVEZ Innovation Labs Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

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