Apprentissage automatique de paramètres de règles de sécurité pour OfficeProtect

Office 365 est une plateforme infonuagique de Microsoft qui regroupe plusieurs services très populaires tels que Word, Excel, Outlook, OneDrive, Teams. Sherweb, une entreprise de Sherbrooke, offre un produit appelé Office Protect qui permet détecter des activités anormales dans Office365. Office Protect est complémentaire aux services de surveillance offerts par Microsoft et il est mieux adapté pour les petites entreprises qui ne disposent pas d’expertise en sécurité informatique.

Email issue categorization to help in decision making related to investments

The Global investment division is looking for a student for a specific internal project. The mission would be to build a dashboard that would categorize emails received to build trends based on subject and content monitoring. Each email would need to be analyzed and assigned to a specific category (based on key words/its origin/ timing). If necessary, a summary would be displayed to get the first main content of the email and help starting the analysis. The dashboard would display the metrics associated with the refined results (types, regions).

Algorithme décisionnel intelligent pour systèmes énergétiques multi-agents

La consommation énergétique des bâtiments représente à elle seule près de 40% de la consommation énergétique mondiale, et plus de 30% des émissions annuelles de gaz à effet de serre. Dans cet ordre d’idée, l’optimisation du contrôle des chauffages, de la ventilation et de la climatisation (CVC) représente un enjeu majeur pour le secteur énergétique actuel.
Le présent projet met en place un système de contrôle automatisé à base d’intelligence artificielle, spécialement entraîné par renforcement positif sur des données en temps réel et par rapport à l’impact de ses décisions.

Impact of personas on cross-domain recommendation systems for online food ordering

The aim of this project is to improve the user experience of clients ordering online on one the portals of restaurants working with UEAT. This improvement will be in the form of smart recommendations based on the restaurant, time and the user themself. This will be done with an emphasis on respect for user privacy and ethical data handling.

Hierarchical graph kernels for classification of molecules

The central problem of pharmaceutical research is to understand the effect of a certain molecule on human or animal biology. Many machine learning models have been developed in recent years and show great efficiency and accuracy for this kind of predictions. However, a problem common to many of the best algorithms is that they require huge amounts of data to be sure the models are well trained and make accurate predictions. This is a serious issue when such data volume is not available.

Development of prediction models in smart buildings using data driven approaches through Artificial Intelligence

BrainBox AI is working on the mandate to provide better solutions for optimized control of HVAC systems modeled through data using AI. The Intern will continue our research at BrainBox AI and to continue to develop data driven approaches for an optimized operation of HVAC systems in design and implementation of scalable AI frameworks for AI needs in the ongoing projects at BrainBox AI. The Intern will apply AI (including ML/DL/RL), data mining and statistical approaches for the creation of scalable predictive models.

Bond Pricing AI Improvement

The fixed-income market consists of government and corporate bonds and other debt instruments which are used to finance operations and capital investments. The bond market remains heavily reliant on exchanges of information between counterparties and as a result information on prices is decentralized and market participants operate with different levels of information. The objective of this research project is to create improved Artificial Intelligence models which will allow market participants to better manage trading activities, manage risk, or make portfolio funding allocations.

Unsupervised Learning of 3D Scenes from Images using a View-based Representation

We’d like to address the issue of 3D reconstruction from 2D images. This means developing a machine learning algorithm that can take a regular photo as an input and generate a full 3-dimensional reconstruction of the contents of the photo. Such technology can be used creatively or to help the coming generation of robots better understand their surroundings.

Tractographie adaptative aux tissues cérébraux

Dans le monde de la recherche, la majorité des algorithmes développés sont testés sur des sujets sains et jeunes. Cependant, beaucoup de projets de recherches ont pour but d’étudier des sujets ayant des pathologies. L’application des algorithmes conventionnels est donc mal adaptée à l’analyse de sujets avec pathologie. Il faut donc développer des algorithmes permettant de facilement gérer plusieurs types de pathologie. Le but de cette démarche est de faire de meilleure interprétation des analyses afin de mieux évaluer les déficits de patients.

Plateforme Opérationnelle d’analyse de Données sur la pratique de l’activitéphysique appliqué à la santé (POD-iSanté)

Ce projet vise à développer une plateforme web d’évaluation de l’activité physique auprès de personne souffrant de maladies chroniques (Diabète, Maladies Cardiaques, Haute Pression Artérielle…). Elle sera facile d’utilisation et destinée aux intervenants travaillant dans les cliniques médicales. Elle exploitera les données provenant d’un capteur de pas (podomètre) et d’un questionnaire pour calculer des indicateurs statistiques. Grâce à l’intelligence artificielle, la plateforme émettra des recommandations personnalisées pour améliorer la motivation des patients à être plus actifs.

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