Virtual reality (VR) and augmented reality (AR) offer a unique immersive video experience by providing 360-degree video in a panoramic view. Limited bandwidth, demanding high quality, encoder delay, network latency and lack of standards are the main problems to deliver true VR immersive experience.
La production de l’énergie électrique nécessite des actuateurs mécaniques de grande puissance. Au Canada, la puissance mécanique provient principalement des turbines hydrauliques activées par les rivières. Cependant, dans plusieurs pays, elle provient des turbines thermiques qui utilisent de la vapeur générée par des centrales à combustibles fossiles ou nucléaires. En Amérique du Nord, plusieurs de ces machines thermiques installées dans les années 50-60 sont arrivées en fin de vie et devront être remplacées dans les prochaines années.
This project focuses on improving the performance of the real-time video streaming over Wi-Fi networks, in which losing packets is a serious concern. State-of-the-art methods try to improve the robustness of AL-FEC mechanisms by providing unequal protection to the packets. But such approaches are complex and increase even more the delays. In contrast, the proposed research will study how to dynamically select the packet size and the period of AL-FEC redundant data (number of rows and columns in AL-FEC), crucial parameters for real-time applications.
Les systèmes de production d’énergie basés sur l’utilisation de la force hydraulique utilisent une machine synchrone afin de convertir l’énergie mécanique en énergie électrique. Pour que ces machines fonctionnent, il faut fournir une puissance d’excitation sur la partie tournante de la machine (que l’on nomme système d’excitation.) Ce système d’excitation peut produire des courants électriques de grande intensité variant de 500A à plus de 3000A. Afin de contrôler ces courants, un convertisseur de puissance est requis.
RealTerm Energy is developing an AI-based solution for predictively optimizing HVAC (heating, ventilation, and air conditioning) systems in smart buildings.
La maintenance du réseau de distribution d’électricité d’Hydro-Québec exige d’exploiter une quantité astronomique d’information concernant la localisation et l’état des actifs. Ce projet propose de développer des approches efficaces à base d’intelligence artificielle pour l’inventaire et le diagnostic automatisé et en continu des équipements du réseau de distribution. De nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique, utilisant peu de données d’entraînement, seront développés pour la détection et la segmentation d’objets d’intérêt dans les images.
Le centre d’escalade Vertige développe présentement un système de gestion de centres sportifs. Ce système se voudrait être combiné avec une technologie sportive innovante servant à analyser les performances de grimpeurs et/ou de sauteurs dans plusieurs optiques. Pour le grimpeur ou le sauteur, cela servira à améliorer la rétroaction aux entrainements, à quantifier les séances pour l’optimisation de celles-ci et à avoir des statistiques sur ses performances.
Electric motors for traction applications come in many types, but in-hub induction motor with concentrated winding is not one of them. This specific configuration is of high interest for Nordresa an electric truck manufacturer based in Montréal, Canada. In effect, this motor type presents numerous advantages: because of the concentrated winding and the absence of permanent magnet, the manufacturing cost is low; and because of the direct drive configuration, the maintenance and failure modes are reduced to a minimum.
Notre époque est caractérisée par la consommation de sources dénergie fossile non renouvelable et polluante pour notre environnement. Des solutions basées sur les sources dénergie renouvelable (par exemple, le solaire photovoltaïque et léolienne) sont de plus en plus en plus proposées. Toutefois, ces sources sont intermittentes et exigent lutilisation de moyens de stockage afin de satisfaire les besoins énergétiques des consommateurs.
Toutes les entreprises font face au défi davoir à estimer les efforts de développement de leurs logiciels. Dans la littérature, la quasi-totalité des modèles destimation des efforts de développement de logiciels sont basés sur des données collectées a posteriori sur des projets complétés : ils correspondent donc à des modèles a posteriori modélisant le passé.
