Subventions et contributions gouvernementales

Le projet proposé vise à convertir les flux de déchets organiques de cannabis en produits recyclés en utilisant une technologie d'extraction verte plus rentable.

Fournir un emploi technique à un ou une jeune dans un poste de direction dans le domaine du développement de RADAR.

Offrir à une personne récemment diplômée dans le domaine de la santé et de la sécurité au travail et de l’environnement une occasion de perfectionnement professionnel en tant qu’hygiéniste industriel junior.

Le projet permettra de construire la partie de notre système que nous considérons comme fondamentale pour notre modèle économique : la revente de billets d’utilisateur à utilisateur. Il y a quelques défis techniques importants à relever pour réaliser cette opération d’une manière qui soit auditable et qui distribue l’argent équitablement. En outre, nous devrons fournir aux utilisateurs des paramètres et des outils pour qu’ils puissent rester en conformité avec la législation de leur région, y compris la possibilité de collecter des taxes, de bloquer la revente et de fixer les prix de revente et de les contrôler.

En se perfectionnant, les techniques de fabrication additive (FA) ont multiplié les capacités de production et déclenché une véritable révolution industrielle. La FA à base de liant est une technique émergente qui pourrait accroître passablement la rentabilité de la FA et amener de nombreux secteurs industriels, principalement celui des transports, à y recourir davantage. Cependant, avant que cette technique remporte du succès dans l’industrie, divers problèmes devront être réglés. Le projet évaluera l’application de la FA à base de liant à la production de pièces structurales en aluminium. Pour atteindre l’objectif général, le CNRC collaborera avec RRC Polytech afin d’évaluer et de prédire les modifications dimensionnelles qui surviennent pendant le procédé en recourant à la méthode d’inspection non destructive qu’est la tomographie aux rayons X assistée par ordinateur. Il en résultera des données 3D sur les changements et les distorsions qui se produisent au cours des différentes étapes du procédé. Ensuite, ces données serviront à développer des modèles d’apprentissage automatique dont profiteront les constructeurs qui utilisent ou songent à utiliser la FA.

Conception et développement d’améliorations de la plateforme SkillShark.

HelpWear cherche à élargir les capacités de son équipe technique par le recrutement et la formation d’un ingénieur en données et logiciels, qui possède une solide expérience technique dans la construction de pipelines de données. La personne retenue travaillera avec l’équipe de développement logiciel et de science des données pour contribuer au développement de nouveaux produits logiciels destinés aux clients (par exemple, les établissements de santé, les hôpitaux et les cliniques) pour visualiser, traiter et analyser les signaux biométriques.

Un projet de recherche sur les cultures de travail inclusives

Ce projet vise à développer un outil logiciel TLN innovant, qui assimilera les données historiques de maintenance des navires, à partir desquelles une analyse significative peut être effectuée pour faciliter une maintenance à long terme plus efficace et efficiente et des programmes d’entretien.

La maladie pulmonaire obstructive chronique (MPOC) est un trouble respiratoire courant qui touche 384 millions de personnes dans le monde et est responsable de plus de 3 millions de décès/an, ce qui en fait la troisième cause de mortalité. La MPOC est également la principale raison d'hospitalisation au Canada. Les macrophages alvéolaires (MA) sont les cellules immunitaires les plus abondantes dans les voies respiratoires humaines. Bien que l'AM soit bien connue pour son rôle essentiel dans la lutte contre les agents pathogènes et le maintien de l'homéostasie pulmonaire, on ne sait pas comment ces cellules changent dans les états de MPOC. Déconvoluer précisément les compositions AM et les associer aux résultats cliniques de la MPOC fournira une excellente occasion de mieux comprendre la MPOC. L'objectif principal de cette étude est de développer des technologies numériques pour découvrir des biomarqueurs AM pour une nouvelle thérapie de la MPOC en intégrant à la fois des données omiques en vrac et unicellulaires. Cette étude démontrera les capacités translationnelles des technologies «omiques» unicellulaires et fournira des candidats biomarqueurs pour l'immunothérapie de la MPOC.