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.

Développement d’un algorithme d’apprentissage profond pour la modélisation 3D des bâtiments à partir de photographies aériennes et de données lidar

Le projet proposé vise à développer un système automatisé de modélisation 3D des bâtiments par intelligence artificielle, et plus particulièrement par l’utilisation des réseaux de neurones convolutifs. Ces derniers sont reconnus pour leur performance en vision par ordinateur, notamment dans la segmentation d’objets fournis à travers des exemples d’entrainement. Le système de modélisation 3D utilisera la combinaison de photographies aériennes et de données lidar afin d’améliorer la segmentation des bâtiments.

Design and Testing of Power Amplifiers for 5G and Beyond Wireless Communication

The development of the wireless communication system from 4G to 5G requires more spectrum bandwidth to transfer massive data. Sub-6 GHz frequency range which is below 6 GHz is one of the target frequency band for 5G applications. Thus, power amplifier which is one important component in the transmitter in the wireless communication system is required to operate efficiently at that band. The wide-band modulated signal for the 5G also introduces a wide dynamic range corresponding to a large peak to average power ratio (PAPR).

Fouille avancée de données volumineuses du Web de FreeLogoDesign

L’objectif de ce projet de recherche est de mettre en place des procédures d’analyse de données relatives à l’utilisation du logiciel FreeLogoDesign développé par la compagnie NovAxis en vue de permettre à cette dernière de découvrir des connaissances pertinentes sur les utilisateurs de ce produit, d’identifier les caractéristiques de ceux qui passent de la version gratuite vers le produit commercial à des fins de marketing ciblé. Il est également requis de découvrir les particularités des logos construits.

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