Blockchain-based secure transaction logging system

Smart-city platform developed by B-CITI company stores sensitive information of platform users (citizens) in a database to provide them services. The proposed research project’s aim is to build a system that records each user interaction with the database. The records are immutable and, easily linkable and traceable. The records can be used as forensics evidence for proving and validating the integrity of the data in the database. For this, we use permissioned blockchain that is managed by multiple untrusted entities to generate trust in the system.

Le fleuve Saint-Laurent, une barrière pour la migration des oiseaux

Le projet d’étude vise à étudier les déplacements des oiseaux lors des migrations au printemps et à l’automne dans la région avoisinante au fleuve Saint-Laurent entre la ville de Québec et Pointes-des-Monts. L’objectif de l’étude vise à déterminer comment se matérialise l’effet barrière du Saint-Laurent sur les oiseaux en migration des oiseaux, en quantifiant les effets modulateurs de cette barrière sur les effets de la météorologie (vitesse et direction du vent, précipitation, température) et du développement de la végétation sur le comportement des oiseaux.

Système d’aide à la décision pour le ciblage des populations pauvres et vulnérables

Dans les pays en voie de développement, des enquêtes sont utilisées pour mesurer le niveau de pauvreté des ménages. Pour étendre cette information à l’ensemble de la population, il est nécessaire de prédire la pauvreté des ménages à partir des enquêtes et d’imputer cette prédiction à chaque ménage du recensement. L’utilisation de ces données permet aux gouvernements et aux agences d’aide au développement de mieux cibler les populations les plus pauvres. Les outils de ciblage sont d’une importance capitale pour améliorer le ratio bénéfices/coûts des interventions.

Improving Conditional Text Generation Algorithms

The aim of this project is to survey and develop methods for improving text generation algorithms. Natural Language Generation (NLG) is a subfield of Deep Learning that studies how to enable computers to write coherent texts. Current methods lack the capacity to adapt the content they generate, producing articles that are not always coherent nor factually correct. We will study ways of conditioning the algorithms to create more relevant content that adapts to the needs of the writer.

Semantic versioning of model changes in decision support systems

Nowadays, almost any company in Canada in operation heavily relies on software solutions to improve their productivity. However, they are often facing the problem of having too many options to choose from for the software best fit for their needs. Decision support systems (DSS) help enterprises to take significant business decisions, such as finding the best software solution. Our industrial partner has developed a DSP that incrementally builds a decision model with customers preferences, choices, and ratings.

L’impact du traitement des sols par les bois raméaux fragmentés de Gmelina arborea et de Sarcocephalus latifolius sur le stock du carbone et les substances humiques

Les sols constituent le plus grand réservoir de carbone de la Terre et offrent plusieurs services écosystémiques pour assurer la sécurité alimentaire, l'adaptation au changement climatique et son atténuation. À la COP-21 (l’édition 2015 de la Conférence des Nations Unies sur les changements climatiques), l’initiative française ‘’4 pour 1000’’ stipule qu’on pourrait réduire considérablement l’augmentation annuelle de dioxyde de carbone dans l'atmosphère en augmentant de 0,4% par an le stock de carbone dans les 30 premiers cm du sol.

Intelligent Analysis of Regulatory Documents using Deep Neural Networks

The Environment, Health, and Safety (EHS) documents should be deconstructed by experts to create action items to track compliance performance, audits, or for compliance certification. Modifications in the regulations, changes in the site conditions, mergers and acquisitions occur frequently and should be processed by experts. The manual processing of the text documents to extract different components of a regulatory content including tables, cover pages, etc requires a lot of effort, and is time consuming and error prone. The automation of this process helps reducing these drawbacks.

Développement et validation d’une solution logicielle pour le contrôle à distance d’objets connectés pour favoriser l’interaction sociale des personnes âgées

En raison de la pandémie de COVID-19, les personnes âgées, en situation de confinement sont déconnectées de leurs liens sociaux, et donc plus isolées et sédentaires que d’habitude. L’isolement social est encore plus critique pour les aînés moins familiers avec les technologies numériques. La présente demande vise le développement et la validation d’une solution logicielle qui va permettre le contrôle et la gestion à distance d’objets connectés (ex. tablettes, téléphones ou casques de réalité virtuelle).

Learning priors for data-efficient causal discovery

The inference of causal relationships is a problem of fundamental interest in science. Compared to models that rely on mere correlations, causal models allow us to anticipate the effect of a change in a system. Such causal models have applications ranging from government policy making to personalized medicine. However, learning causal models from data is a challenging task, since it requires large data sets and, in some cases, the conduction of costly or invasive experiments. In this project, we propose a new method to learn causal models using less data.

Améliorer la qualité des sols et augmenter le stockage du carbone dans les aménagements horticoles urbains

Les sols en milieu urbain sont bien souvent oubliés. Pourtant, ils remplissent un grand nombre de services écologiques à la population : ils contribuent à supporter une biodiversité aérienne et souterraine abondante, à recycler les éléments nutritifs et à filtrer l’eau, ainsi qu’à réduire les îlots de chaleur et lutter contre les émissions de gaz à effet de serre en stockant du carbone.

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