Analyse et recherche d’optimisation d’un processus d’adaptation de contenu issu de la numérisation 3D à un contenu photo-réaliste et interactif

Le récents progrès dans le domaine de la numérisation 3D (SLAM, Lidar, lumière structurée, photogrammétrie, etc.) ont ouvert de nouvelles portes quant à la possibilité de réaliser des maquettes numériques interactive. Cependant, les outils traditionnels pour traiter les données brutes (nuage de point) de ces capteurs ne permettent pas de générer un modèle numérique adapté à l’utilisation d’une maquette 3D numérique photoréaliste et interactive.

Development of LBT-1 as an alternative technology to antibiotic molecules

Antibiotic resistant bacteria are one of the major threats of the 21st century. These superbugs, which are resistant to virtually all our antibiotic arsenal, turns benign infections, such as urinary tract infections, into life threatening diseases. It is estimated that, by 2050, 10 million people will die each year because of antibiotic resistance. We thus need to develop alternative technologies to conventional antibiotics in order to prevent this scenario from unfolding.
This project proposes a totally new approach to eliminate antibiotic resistant bacteria.

Hardware Aware Acceleration For Deep Neural Networks

The result of this project (which will be demonstrated by a use case) can make health equipments to be used outside of hospitals. This is achieved by reducing the computation cost of running Deep Learning models by 3rd party tools and use our accelerator solution to run the size reduced and optimized model. This greatly helps to lower the barrier for using costly equipments and make them more affordable and reachable to people in need of these equipments.

Evaluation of the therapeutic potential of COCO/CER2 for the treatment ofwet age-related macular degeneration

People currently suffering from wet age-related macular degeneration (AMD) are treated with injections of
drugs called anti-VEGF, which prevent the development of blood vessels in the eye. Although these drugs have
shown good results and may prevent the progression of AMD, some patients do not respond, and others may
develop serious side effects. It is therefore imperative to develop new drugs to counteract AMD. We have
identified a protein called COCO, which prevents the development of blood vessels in the eye as important as
anti-VEGF.

Étude du comportement hydrodynamique, et diphasique d’un classificateur à lit fluidisé – Phase 2

Le projet a pour but d’analyser le comportement d’un fluide diphasique, mélange de bauxite et d’eau, dans un classificateur à fond plat soumis à l’effet de plusieurs paramètres.
Une étude expérimentale utilisant un classificateur à échelle réduite permet d’effectuer les mesures de fraction solide (pourcentage de solide dans l’échantillon) aux sorties du classificateur, ainsi que d’observer le comportement du fluide diphasique et particulièrement du lit fluidisé présent dans le bas du classificateur.

Amélioration du système de collecte de microplastiques Hoola One

La machine de nettoyage de plages Hoola One est un outil permettant de récolter les petites particules de plastiques sur les plages polluées. Le cœur de la technologie est un système de séparation du plastique du sable. Une preuve de concept a été effectuée dans un environnement réel où le système a démontré ses bénéfices. Cependant, le système démontre des lacunes limitant son déploiement à grande échelle. Deux défis reliés à la technologie ont été identifiés :

1. Le système de séparation est présentement basé sur le principe de décantation.

L’impact de l’innovation collaborative sur la création de valeur chez les PME manufacturières québécoises dans le contexte de l’Industrie 4.0

Pour faire face aux changements fréquents dans leur environnement externe, les PME manufacturières sont appelées à effectuer régulièrement des virages numériques leur permettant l’adoption et l’intégration des nouvelles technologies. Pour relever ce défi, elles ont besoin de développer des capacités technologiques leur permettant de mieux gérer leurs ressources et de les rendre plus disponibles aux moments opportuns. Les grandes entreprises relèvent ce défi à travers l’innovation.

Développement d’un outil d’aide à la décision pour la sélection de sites pour des entreprises manufacturières en Amérique du Nord

Les dépenses d’investissement en capitaux d’une entreprise manufacturière représentent un secteur important du développement industriel : les acquisitions, le développement de marchés, la recherche, ou l’ajout de lignes de production dans une entreprise transnationale, s’accompagnent souvent, en effet, de flux de capitaux et de main d’oeuvre importants. À partir de différentes sources de données démographiques et de marché, publiques et privées, le projet vise à développer un outil d’aide à la décision pour la sélection de sites pour des entreprises manufacturières.

Deep learning based approaches for hard and soft data fusion towards better maritime domain awareness

In this project, we apply deep learning methods to analyze and obtain useful information from text data that are collected from social media, and combine these information with numerical data from physical sensors. We then develop new deep learning based solutions that exploit the combined data in order to track the ships in the open sea with more accuracy. The primary strength of our work is that social media data provides additional information when the usual physical sensors like radars and satellites can not provide enough data.

Generation of correlation hypotheses between Adverse Events (AEs) and NamedEntity Recognition (NER) of drugs in social media and scientific journals usinga machine learning approach

Pharmacovigilance (PV) has evolved and grown more complex over the past 5 to 10 years due to increasing data volumes, evolving regulations, influence of emerging markets and the emerging social media and innovative technological advances.
Fast detection of Adverse Drug Reactions (ADRs) could allow the pharmaceutical industry to anticipate and then to control more efficiently eventual risks associated to taking some medications.

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