Artificial intelligence for the prediction of variables in health

Today, thanks to microelectronics, it is possible to find technology that continuously collects data such as motion kinematics or physiological data. This type of technology is commonly referred to as wearable and therefore the scope of this project is to find methodologies based on artificial intelligence for the creation of models that can predict a […]

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Automated Video Content Chaptering via Machine Learning

The research will focus on building a deep learning model to analyze video and audio streams of input video material, essentially creating something like a table of contents, for example: * Minutes 0-3: Introduction. Our topic is binomial coefficients. * Minutes 3-4: Problem source. * Minutes 4-6: Details of the mathematics. Calculations of values. * […]

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Hortau : Cartographie d’un indice de stress hydrique basé sur des valeurs de potentiel matriciel du sol

Hortau développe des solutions technologiques innovantes pour améliorer le suivi de l’irrigation des cultures agricoles. L’un des défis les plus importants dans l’optimisation des pratiques agricoles est de bien mesurer en fonction du temps la quantité d’eau disponible dans le sol afin d’adapter l’irrigation de façon journalière. La tension du sol est une métrique qui […]

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Cascades : Explicabilité des anomalies de séries temporelles industrielles

Les ruptures de feuilles de papier produites par Cascades sont une préoccupation majeure pour Casades car elles diminuent la fiabilité et l’efficacité du processus de production de la pâte à papier, entraînent des coûts substantiels et posent un risque important pour la sécurité des opérateurs de l’usine [3]. Par conséquent, ce projet aborde le problème […]

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A framework to enhance deep learning systems’ trustworthiness against Out of Distribution examples

In the past decade, deep learning models have demonstrated their highest performance for a variety of tasks. These models outperformed classical machine learning models and even humans in terms of performance and accuracy. However, previous research indicated that these models are vulnerable to out-of-distribution and adversarial inputs. Ideally, these inputs should be rejected by the […]

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Machine learning developer interns within cross-functional teams to develop and commercialize AI-powered solutions – Part 1

AltaML is an innovative company capitalizing on a major technological trend: artificial intelligence (AI) technologies, enabled by big data, are driving a fourth industrial revolution. AI will transform all industries, but traditional industries face challenges in implementing AI. AltaML has a unique business model to overcome barriers to adoption of AI solutions by industry, which […]

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SBQuantum : Méthodes de compensation avancées pour intégration d’un magnétomètre quantique à des plateformes de déploiement

Derrière tout système de navigation, la carte planétaire du champ magnétique terrestre est à la base de l’attitude et de l’orientation des véhicules. Cependant, le champ terrestre évolue dans le temps et doit être mis à jour aux cinq ans afin de préserver une bonne précision de ces systèmes. SBQuantum développe une solution de magnétométrie […]

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Syntell : Contrôle qualité automatique de grains

L’agriculture est un domaine important pour la societe. En ce sens, l’intelligence artificielle vient de plus en plus aider les agriculteurs avant, pendant ou apres les recoltes, notamment pour le controle des grains qui est une etape importante apres la recolte pour assurer un grain de qualite. Le projet de stage propose par Syntell, en […]

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Improving efficiency of federated learning using access network infrastructure

The first aspect of this project aims to address the so-called digital divide, the challenges for broadband access in remote areas. The second is data privacy in artificial intelligence solutions. With the advent of 5G, we can now use fixed wireless access (FWA) to enable broadband access in remote areas. It consists of installing a […]

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Building Footprint Extraction from Remotely Sensed Data

The primary objective of this project is to automatically extract accurate footprint maps of buildings from remotely sensed data such a satellite/aerial images. In recent times, deep learning approaches have shown significant progress and success in processing remote-sensing image data. Most prevailing techniques used for this task often involve using pixel-level classification deep learning techniques […]

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Association des Acadiens-Métis Souriquois (AAMS) Database Project

By working with NSCC, AAMS will be able to enhance their operations by building a data base for member information and tracking and allow us to better serve our local indigenous community. This database will protect sensitive information and help modernize our association to the 21st century.

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SSE_MARTIN TRÉPANIER-GSS INC.-Cameron Cherif – Stagiaire en technologies prédictives

Travail en collaboration avec l’équipe de technologies prédictives dans le développement et le raffinement d’un outil de prédiction des résultats de performance opérationnelle pour les processus aéroportuaires. Dans le cadre du développement de produits, GSS entreprend un travail de R&D visant à nourrir en simultané un modèle IA d’apprentissage par renforcement à partir de données […]

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