Élaboration d’un modèle théorique valide à la base d’un moteur intelligent pour le développement professionnel en formation.

Le projet vise à développer un dispositif intelligent permettant l’autodiagnostic et l’auto-orientation de personnes formatrices qui souhaitent développer leurs compétences professionnelles et plus spécifiquement leurs compétences dans l’usage du numérique pour enseigner et apprendre. Ce dispositif innovant s’appuyera sur un moteur intelligent rigoureux fondé sur un cadre théorique en éducation validé. La stagière contribuera à la validation scientifique du modèle théorique ainsi qu’à sa mise en application dans un contexte d’autoformation.

Développement des propriétés métrologiques de l’évaluation de la force de groupes musculaires des membres inférieurs et supérieurs par dynamométrie manuelle chez les adultes sains

L'utilisation d'un dynamomètre manuel (DM) est une méthode rapide d'obtenir des valeurs de force musculaire (FM), une variable importante en réadaptation. Toutefois, l'absence de valeurs de référence dont la précision et la reproductibilité sont bien connues chez la population adulte limite grandement l'utilité du DM en clinique. Les objectifs de ce projet sont donc, 1) d'évaluer la précision et la reproductibilité des mesures de FM obtenues par DM et; 2) de comparer la FM entre les hommes et les femmes au travers des âges.

Développement d’algorithmes de traitement pour l’optimisation du traitement de données appliquées à la cartographie conceptuelle

Polygon Recherche Inc. est en cours d’élaboration d’une nouvelle solution pour faciliter la réalisation de cartes conceptuelles en ligne. Un enjeu important pour la mise en marché de ce type de solution concerne l’efficacité et la transparence des algorithmes utilisés. L’objectif de ce projet est d’évaluer la validité et la stabilité de différentes méthodes d’analyses appliquée à la cartographie conceptuelle, pour pouvoir les intégrer à l’outil en ligne (Insight Forming).

Système de reconnaissance d’objets pour drone reposant sur un modèle d’apprentissage profond

L’objectif de ce projet pilote est d’équiper des drones longue portée avec un système complémentaire de navigation assistée par l’intelligence artificielle. Plus précisément, ce système permettra aux drones de mieux percevoir leur environnement et d'y réagir plus intelligemment. La principale préoccupation concernant les drones volant hors visibilité directe (HVD) est reliée au partage de l’espace aérien avec des aéronefs traditionnels et les autres drones. Cela crée un risque de collisions en vol.

Modèles de coccidiose aviaire représentatifs des poulaillers

La coccidiose aviaire engendre des pertes économiques considérables pour les producteurs. Elle diminue l’absorption des nutriments, augmente le taux de conversion alimentaire et représente le facteur de risque principal pour l’entérite nécrotique. Elle engendre également la présence de fientes liquides, imposant une gestion d’élevage plus stricte. Des anticoccidiens se sont développés au cours des dernières décennies et sont toujours largement utilisés.

Système de recommandation de vidéo pour les enfants autistes non verbaux d’âge préscolaire

Des recherches récentes ont montré qu’en regardant des vidéos sur des plateformes en ligne, les enfants autistes d’âge préscolaire acquièrent des connaissances linguistiques qui facilitent sa scolarisation. Ce projet vise à développer un système de recommandation vidéo personnalisé qui soutiendra leur progrès linguistique des enfants. De manière parallèle, ce projet permettra de concevoir la première banque de données sur l’évolution du développement du langage chez ces enfants.

Machine learning for the extraction and classification of medical data from unstructured medical documents

This project addresses challenging needs of medicolegal report writers. Subject matter experts who provide expert witness testimony in the form of a medicolegal report, are asked to review thousands of pages of documents from a variety of sources to formulate their opinions. Report Mate’s goal is to develop an online platform aimed at medical report writing experts to manage large amounts of document data and help synthesize it into a chronological, searchable database to facilitate the creation of expert witness reports.

Microelectromechanical Low-power Strain Sensor for structural health monitoring applications – Phase 2

Structural health monitoring (SHM) of airplanes requires very compact and low-power stain sensors. Therefore, IPR wants to investigate how a commercial micro-fabrication process can be used to implement its MEMS sensor design, particularly using the electro-conductive properties of doped silicon vs. metal-coated crystalline silicon or polysilicon. The project will consist of a conceptual study of the current design provided by IPR and the design and evaluation through simulations of that design implemented in different technology.

Development of Machine Learning Methods to Improve ESG Scores and Responsible Investment Decisions

The Principles for Responsible Investment (PRI) provide a framework for improving the analysis of environmental, social and governance issues (ESG) in the investment process and help companies exercise responsible practices in managing their investments. However, there is not yet a methodological standard for measuring ESG performance. The information necessary to understand the ESG impact of a company is in an unstructured relational format and artificial intelligence can be used in these efforts.

Predicting coronary stenosis severity from X-ray angiograms

Coronary heart disease is a major burden on health care systems and is responsible for the deaths of more than 7 million people per year worldwide. In the fight against this disease, techniques such as coronary angiography and percutaneous coronary intervention (PCI) have been put forward to allow physicians to identify and treat stenoses (i.e., cholesterol blockages) in the arteries of the heart. Nevertheless, studies have shown the difficulty for interventional cardiologists to reliably assess the severity of coronary stenoses on coronary angiography.

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