Continuum, amener de l’hôpital vers la communauté les meilleurs standards de soin.

Jusqu’à 40% des patients hospitalisés pour évènement cardio-vasculaire majeur (infarctus du myocarde, insuffisance cardiaque, chirurgie cardiaque) sont diabétiques. Au décours de cet épisode de soins, de nouveaux objectifs de traitement et de prévention cardio-vasculaire sont fixés généralement au patient en accord avec les recommandations canadiennes en cardiologie et en diabète. Ces objectifs sont malheureusement rarement […]

Read More
Isolation thermique des vêtements de protection en condition de froid extrême

Le froid extrême est un environnement quotidien pour de nombreux travailleurs canadiens. La conception de vêtements de protection efficaces contre le froid passe par une connaissance parfaite de son isolation thermique, ce qui n’est pas actuellement le cas. Pour pallier à cette lacune, ce projet propose 1) de déterminer l’isolation thermique de différents assemblages de […]

Read More
Ships arrival times prediction using deep learning

The objective of this research project is to use Deep Learning in predicting ships’ arrival times of a medium size multi-commodity bulk port. The outcome of this project will serve dynamically in updating berths schedules to minimize ports turnaround time and build models closer to reality. We will be using ships trajectories data or AIS […]

Read More
Circulations impériales : les Indiens de Birmanie et d’Indochine française au travail, 1919-1940

Mes recherches de maîtrise se concentrent sur les migrations internes à l’Asie orientale dans l’entre-deux-guerres et plus particulièrement dans le contexte des grands empires coloniaux de la région. À partir d’une étude comparative, il serait question d’analyser les flux migratoires de l’Inde vers le Viêt Nam (Indochine française) et la Birmanie. En analysant le parcours […]

Read More
Algorithme décisionnel intelligent pour systèmes énergétiques multi-agents

La consommation énergétique des bâtiments représente à elle seule près de 40% de la consommation énergétique mondiale, et plus de 30% des émissions annuelles de gaz à effet de serre. Dans cet ordre d’idée, l’optimisation du contrôle des chauffages, de la ventilation et de la climatisation (CVC) représente un enjeu majeur pour le secteur énergétique […]

Read More
Decoding the neural correlates of dynamic decision-making in humans

This research project will combine computational modeling, machine learning (ML) algorithms and whole-brain neural recordings (magnetoencephalography, MEG) to shed light on how the mechanisms underlying dynamic decision making are implemented in the human brain. Specifically, we will use the statistical framework of information theory to characterize inter-areal neural coupling and the direction of information flow […]

Read More
Decoding the neural dynamics of emotion-related human memory optimization using AI-informed multivariate techniques

Episodic memory, our fascinating ability to encode and mentally relive past experiences, lies at the core of human cognition. It allows individuals not only to recall past events, but it is crucial in planning and guiding future behavior. However, among all of our daily-life experiences, only some events will be transformed into lasting memories, particularly […]

Read More
Analyzing noise compensation properties of trained recurrent neural networks

Reliability is a fundamental requirement for computational systems, brains and artificial models alike: a system should respond the same way for repeated presentations of the same stimulus. However, the brain has two features that can threaten its reliability: intrinsic stochasticity and chaos. Stochasticity takes the form of random fluctuations affecting the reliability of components of […]

Read More
Interpretation and Characterization of Recurrent Neural Networks through Lyapunov Exponent Methodology

Neuroscience-inspired AI has emerged as state-of-the-art in many machine learning applications. Recurrent Neural Networks (RNNs) are a machine learning tool used to learn patterns in sequential (time-dependent) data which have also been used to model neural dynamics in the brain. Various frameworks have been developed to create RNNs capable of learning from data which have […]

Read More
Paediatric Evaluation of Emotions Relationships and Socialisation (PEERS): L’adaptation et la normalisation d’une batterie d’évaluation de la cognition sociale

Socio-emotional skills are crucial for developing satisfying relationships; failure in this domain can have significant consequences for well-being across the lifespan such as bullying, social anxiety and isolation. However, no well-validated socio-emotional assessments exist, limiting our ability to effectively intervene. The Paediatric Evaluation of Emotions Relationships and Socialisation (PEERS) battery was developed by the Australian […]

Read More
Impact of Pulvinar on cortical visual processing

The perception of external stimuli is traditionally considered to result solely from the processing of thalamic signals through direct cortico-cortical connections between areas organized in a hierarchical manner1. In this corticocentric view, the potential role of higher-order (HO) thalamic nuclei that are reciprocally connected to cortical areas is not considered. The main objective of this […]

Read More
Évaluation cinématique et dynamique pour mesurer l’effet du port d’une orthèse de genou

Médicus développe et fabrique des orthèses dont une orthèse de genou pour réduire les douleurs associées à une rupture du ligament croisé antérieur (LCA) en modifiant la biomécanique du genou. Les techniques et modèles couramment utilisés en biomécanique ne permettent pas d’évaluer l’effet de cette nouvelle orthèse puisque certaines parties du genou sont cachées par […]

Read More