Metagenomic assessment of the microbiome of Cannabis greenhouses

The Canadian market for greenhouse represents already 3.5 billion $CAD in 2020. However, Canadian greenhouse growers have to deal with crop losses due to various pests, such as bacterial and fungal pathogens. Thus, early detection of detrimental microorganisms is needed to help greenhouse farmers. Microorganisms, including pathogens, disperse through the air in indoor spaces such as greenhouses. This project aims to quantify the profile of greenhouse air microbes with cutting edge portable sequencing technology. Moreover, detection of cannabis pathogens will be performed.

Development and implementation of an analytical noise model for axial swept fans

Fan noise is a major environmental issue as it is found in daily appliances such as kitchen fans, hair dryers or computers, in cars such as engine cooling fan systems and Heat and Ventilation Air Conditioning (HVAC) blowers (creating a nuisance not only for passengers but also for pedestrians in city traffic jams), and in all ventilation systems for buildings or tunnels. It possibly causes significant hearing losses and health issues (increased heart diseases), and as such must be mitigated. Blade sweep is one way of reducing noise and thus must be considered in a design cycle.

Leveraging Deep Learning in Asset Pricing in a Multi-Factor Modelling Framework

The purpose of this project is leverage Machine Learning technology to develop and test effective trading strategies in order to properly hedge an investment strategy. Hedging is an integral part of the investment process and allows portfolio managers to protect their positions against any adverse change in asset prices.

Suivi de l’évolution des végétaux et des substrats implantés dans des systèmes végétalisés de gestion des eaux pluviales

L’intensification du développement urbain a favorisé l’expansion des surfaces imperméables en ville et contribue ainsi à l’augmentation des eaux de ruissellement, causant une problématique pour la gestion des eaux pluviales. En effet, la densification urbaine combinée aux phénomènes de changements climatiques engendrent une augmentation des volumes d’eau à traiter dans les réseaux sanitaires des villes, en plus d’être une source de contaminants pour l’environnement.

Développement d’un modèle de pronostic pour la maintenance prédictive des éoliennes à partir d’une modélisation hybride basée sur données et sur modèles physiques.

La transition énergétique est un des efforts nécessaires pour ralentir et limiter le réchauffement climatique et ses impacts. La mission de ce projet commun entre l’École de technologie supérieure (ÉTS) et Power Factors est de favoriser l’énergie éolienne par une réduction des coûts d’opération et maintenance de ce type d’énergie. Plus précisément, notre ambition est de mieux comprendre comment les défaillances s’amorcent et évoluent dans les composants des éoliennes.

IMMUNONUTRITION FOR HEALTH AND PRODUCTION IN PIGS AND BROILERS

The reduction of antibiotic use in livestock as an emerging public health response, as well as the continued increase in the global need for animal-based proteins, requires holistic approaches to address these current challenges in animal production. Immunonutrition is a promising field that allows modulate immune system responses through interventions with specific nutrients that have a functional role. This approach nowadays becomes more and more associated with attempts to improve gut health which allow to maintain or even in some cases improve animal performance.

Développement d’un algorithme de classification des nuages de points lidar aéroporté par apprentissage profond pour traiter des classes « non sol »

La compagnie XEOS Imagerie œuvre dans le domaine de l’acquisition de données lidar (Light Detection and Ranging). Elle désire extraire automatiquement les points associés au sol et aux objets à partir du nuage de points 3D brut de l’acquisition lidar. Deux stages précédents ont permis d’identifier les points « Sol » et « Eau ». Le projet proposé implique d’augmenter le nombre de classes qui seront identifiées automatiquement, notamment la végétation, les édifices, les routes et plusieurs types de structures humaines.

Automatic summarization of financial forecast

Any company would be interested in providing simple and tailored explanations to their clients, which can be challenging given the complexity of the service that a company is providing. Current techniques in Artificial Intelligence open the possibility of generating automatically human language, that is tailored to the data of a client, that can improve the user experience of a company’s clients, and cut costs and times for the company.

L’impact des services de rédaction Thèsez-vous sur les habitudes rédactionnelles et la motivation à rédiger des étudiants gradués

Au Canada, le taux d’abandon au doctorat s’élève à 50% et occasionne des coûts humains et financiers importants. L’organisme à but non lucratif (OBNL) Thèsez-vous offrent des services de rédaction telles que des groupes de rédaction et des retraites de rédaction dans le but d’aider les étudiants gradués à adopter de saines habitudes de travail, briser l’isolement et graduer. Dans ce contexte, une étude a été entamé pour connaître l’impact des services de rédaction Thèsez-vous sur les habitudes rédactionnelles et la motivation à rédiger des étudiants gradués.

Vulnérabilité des milieux humides de l’Abitibi face aux perturbations anthropiques

Le projet proposé vise à apporter de nouvelles connaissances sur l’importance des MH dans une région boréale riche en eaux douces qui subit une pression constante d’exploitation des ressources naturelles. L’ensemble de ce projet permettra d’identifier les MH vulnérables et les FE affectées par les perturbations anthropiques au sein du paysage boréal de l’Abitibi en plus de répondre à des questions fondamentales sur le rôle des MH en milieu boréal. Un guide d’aide à la décision pour la gestion du territoire sera élaboré en consolidant l’ensemble des résultats de ce projet.

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