Nucleom est une entreprise canadienne proposant des services de contrôle non destructif (CND) pour diverses applications telles que l’inspection de réacteurs nucléaires ou de pipelines. Ce projet de recherche fortement appliquée permettra un transfert de connaissance entre le laboratoire d'accueil et le partenaire industriel. Le projet principal aura pour objectif d'évaluer les possibilités d'inspection ultrasonore du fond d’un réservoir similaire à ceux généralement utilisés pour le stockage des liquides dans l'industrie pétrochimique.
This fundamental research project investigates semantic visual navigation tasks, such as asking a household robot to “go find my keys”. We seek to enhance the efficacy of repeated search tasks within the same environment, by explicitly building, maintaining, and exploiting a map of locations that the robot had previously explored. We also seek to exploit prior location-tolocation, object-within-location, and object-to-object relationships from similar environments (e.g. within a common cultural region) to improve semantic visual navigation in unseen environments.
Le projet consiste à développer des algorithmes permettant de créer des secteurs pour les clients de Fastercom. Afin d’y parvenir, différentes méthodes de Machine Learning seront évaluées et implémentées. Cette création de secteurs permettra d’améliorer la performance des algorithmes de la compagnie en découpant le gros problème d’optimisation de tournées de véhicules en petits problèmes plus simples. Ensuite ils seront traités l’un après l’autre, au lieu de s’attaquer au gros problème directement.
The overall goal of this project is to develop more cost-effective methods for generating monoclonal antibodies (mAb) against cancer biomarkers. While the traditional protocols for mAb generation used by MédiMabs have been established decades ago, recent technological developments have opened the door to new, and potentially far more efficient, methodologies. In this project, we will research the use of single cell DNA sequencing as a method to rapidly identify mAb producing cells without performing traditional hybridoma fusions.
Optimal trade execution is a well-known problem in quantitative finance. It helps financial actors who trade large quantities of a given asset minimize their risk and their adverse price impact. The problem’s complexity is multiplied when
considering highly fragmented markets, such as those existing today for digital assets. The most recent advances in reinforcement learning and deep learning open the door to a new class of execution algorithms. This data-driven algorithm class reliefs many assumptions from the classical solutions coming from stochastic optimal control theory.
L’objet de cette recherche est d’améliorer la sûreté de fonctionnement des transformateurs de puissance en développant des méthodes de surveillance, de modélisation, de diagnostic et d’estimation de durée de vie. L’analyse par réponse en fréquence doit faire l’objet d’une étude approfondie puisqu’elle peut conduire à l’identification d’un modèle électromagnétique fiable du transformateur. L’utilisation de ce modèle va ensuite faciliter le suivi de signatures caractéristiques en donnant des formes d’ondes de référence.
Depuis quelques années, de plus en plus de petites ou moyennes entreprises intègrent le marketing de contenu dans leurs stratégies sur les réseaux sociaux. Ce marketing consiste «?à créer et à distribuer du contenu pertinent et précieux afin d’attirer, d’acquérir et d’engager un public cible clairement défini et bien compris, dans le but de générer une action rentable de la part du client?» (Content Marketing Institute, 2019, traduction libre).Toutefois, comment une PME peut-elle savoir si elle est apte à instaurer le marketing de contenu dans l’entreprise??
Video analytics is an active fields of research, where state-of-the-art systems rely on a variety of computer vision and machine learning techniques for accurate modeling and recognition from large-scale video datasets. Person re-identification is a key problem found in numerous application areas, e.g., video surveillance, summarization, and sports analysis, and seeks to match people across non-overlapping views in a multi-camera system.
En cette ère du numérique et de l’intelligence, une nouvelle vision de l’éducation – Éducation 4.0 – vise à développer une approche pédagogique novatrice et centrée sur le développement des compétences du 21e siècles telles la pensée complexe, la résolution de problèmes de façon créative et la capacité d’adaptation. Ces compétences – non-techniques, transversales et cognitives – sont essentielles au développement académique et personnel des élèves afin de les préparer à être des agents de changements.
Airudi is a Montreal-based Canadian company currently offering different innovative AI-based solutions to streamline automated decision support for business companies, especially for human resources management (HRM). Airudi offers a wide array of HRM products and services such as automated conversation-based candidate assessment for recruitment, performance and productivity analysis of employees, decision support for legal and administrative issues related to employment.
