Développement de composantes logicielles intelligentes pour la gestion des flux de trésorerie

Le projet vise à développer de nouvelles composantes intelligentes pour un logiciel financier. Ainsi, différentes problématiques devront être résolues à l’aide de techniques statistiques et d’apprentissage machine et profond. Les données disponibles étant principalement du texte, le projet nécessite une étape de transformation afin de rendre les données utilisables dans les modèles appropriés. Des modèles préliminaires avaient été développés par l’entreprise dans le cas de certaines composantes et serviront de point de départ pour les développements futurs.

Plateforme de démonstration, de développement et d’essais de dispositifs sécuritaires de pêche au homard

Chaque saison de pêche, les pêcheurs de homard prennent la mer à bord de leur bateau pour installer les lignes de casiers afin de récolter ce produit marin. Le travail s’effectue sur une surface glissante, mouvante et encombrée de cordages, souvent dans des conditions difficiles.

WP1.1.4 - Digital Compatible Modeling of Analog/RF/Optical Circuits

The intent of this project is to address the analog and silicon photonic modelling portion of a silicon photonic transceiver solution that will explore new and innovative metro reach terabit optical modems. In total there are five projects that combine to create the solution.

BI tools and the improvement of user experience

The BI (business intelligence) department at Reitmans is currently going through many changes. The team is growing and a new reporting/dashboarding tool, Birst, has been acquired. The BI team aims to migrate existing reports from its current BI tool, Microstrategy, to Birst. In order for end users to adopt this new tool, they need to trust the accuracy of the data and find the reports and/or dashboard more insightful than what they are currently using. In addition, the reports and dashboards must be easy to navigate through.

Unsupervised language modeling with tensor networks

Modern machine learning is powered by deep neural networks composed of many interconnected layers of artificial neurons, whose tunable connections learn from data to solve important problems. While this approach has achieved incredible successes in many domains, in practice neural networks act as "black boxes" whose high-level insights are hard to access. Our project will study the use of a promising new family of tensor network models, originally developed for learning high-level structure in complex quantum systems, for capturing the structure of natural languages like French or English.

Portfolio management by reinforcement learning

This project is addressing the problem of portfolio optimization by using reinforcement learning, an area of machine learning that has recently attracted many researchers. Its advantages compared to the conventional models of portfolio optimization are coming from its ability in incorporating many features of the assets into the asset allocation problem without relying on the predicted returns outputted from another model. This model is able of considering risk measures and providing asset allocation strategies that are in line with the risk preferences of the investors.

Cross Domain Recommendation System for the food industry

The proposed research will enable customers to see personalized recommendations based on multiple factors such as their order history, their preferences and contextual information such as the meteo and the day of the week. The main expected benefit is to increase the average bill by showing personalized recommendation

Digitalisation d’un four à arc pour la production de FerroSilicium

Le FerroSilicium (FeSi) est produit dans un four à arc à l’aide de plusieurs matières premières qui sont le quartz, le charbon, le bois et la ferraille d’acier. C’est un procédé complexe à opérer puisque les matières premières sont réparties inégalement dans le four, il est difficile de mesurer des données à l’intérieur du four à 2000 degrés Celsius et le four est présentement opéré selon l’expérience des ingénieurs et des opérateurs. Le but de ce projet est de créer un four numérique, c’est-à-dire un logiciel qui simulera une fournée de FeSi.

Outils de diagnostic et de prévention de l’insatisfaction des employés

La rotation de personnel est un problème majeur dans l’industrie des soins de santé à domicile. Dans un contexte où le travail des intervenants est particulièrement basé sur une relation de confiance avec les patients, la prévention de la rotation est déterminante pour le continuum et la qualité des soins prodigués.

Quantifying the economic value of accurate price forecasts in the French intraday electricity market

Electricity is a commodity traded in dedicated markets. Electricity producers, distributors, brokers, speculators and industrial consumers participate in these markets to match supply with demand, hedge their exposure to electricity prices and/or profit from dislocations in the price between geographies or time horizons. Accurate price forecasts enable market participants to make better business decisions. BCM Energy is a vertically-integrated electricity distributor and broker in the European markets.

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