Subventions et contributions gouvernementales

L’objectif de cette initiative est de fournir du financement, sous forme de contributions, pour renforcer la capacité des collectivités autochtones côtières à participer à des activités maritimes d’intervention et de recherche et sauvetage dans leurs collectivités en tant que membres de la Garde côtière auxiliaire canadienne.

L’objectif de cette initiative est de fournir du financement, sous forme de contributions, pour renforcer la capacité des collectivités autochtones côtières à participer à des activités maritimes d’intervention et de recherche et sauvetage dans leurs collectivités en tant que membres de la Garde côtière auxiliaire canadienne.

L’objectif de cette initiative est de fournir du financement, sous forme de contributions, pour renforcer la capacité des collectivités autochtones côtières à participer à des activités maritimes d’intervention et de recherche et sauvetage dans leurs collectivités en tant que membres de la Garde côtière auxiliaire canadienne.

L’objectif de cette initiative est de fournir du financement, sous forme de contributions, pour renforcer la capacité des collectivités autochtones côtières à participer à des activités maritimes d’intervention et de recherche et sauvetage dans leurs collectivités en tant que membres de la Garde côtière auxiliaire canadienne.

Le Fonds des pêches de Canada viendra transformer et stimuler l'innovation dans le secteur du poisson et des fruits de mer au Canada en étant centré sur le développement du secteur destiné à répondre à la demande croissante, sur le marché, de produits de poisson et de fruits de mer de source durable et de grande qualité.

Le Fonds pour les pêches du Canada transformera et stimulera l'innovation dans le secteur du poisson et des fruits de mer au Canada en mettant l'accent sur le développement du secteur afin de mieux répondre à la demande croissante du marché pour des produits de poisson et de fruits de mer de haute qualité provenant de sources durables.

Le CNRC recherche un système peu coûteux (coût unitaire < 25 $) qui peut mesurer en continu la température, la saturation en oxygène des capillaires périphériques (SpO2), la tension artérielle (TA), le pouls et la fréquence respiratoire, et transmettre ces informations sans fil à une station de base pour la surveillance de patients atteints de la COVID-19 dans des lieux tels que les urgences, les services de médecine générale, les communautés et les foyers.

Le soudage par résistance produit des composantes de haute qualité avec un procédé de fabrication reproductible. Cependant, la mise à l’échelle directe n’est pas envisageable puisque l’assemblage de gros éléments prend trop d’espace et coûte trop cher en raison de l’énergie et de la pression requises. Le soudage par résistance en continu permet de diviser les grandes zones de soudage en segments ou sections plus petites; il s’effectue par déplacement continu du bec de soudage le long de la ligne de soudage. Le rendement et la qualité du joint soudé dépendent directement des antécédents thermiques de l’interface de soudure, et il convient donc de régler la vitesse et l’énergie du bec de soudage pour maintenir la température de soudage requise, et pour assurer ainsi un joint de haute qualité. Cela n’est possible que si la simulation de procédé est intégrée à un système de contrôle « intelligent ». Dans ce projet, l’UBC mettra au point et utilisera une simulation fondée sur la physique pour l’utilisation du soudage par résistance en continu de structures complexes.

Effectuer des analyses de marché pour un prochain modèle de vélo électrique qui intègre la technologie propriétaire Biktrix et soutenir le développement commercial en tirant parti de la communauté en ligne Biktrix.

La crise engendrée par la pandémie de COVID-19 a entraîné le développement de nombreux algorithmes qui aident les cliniciens à prendre des décisions par la prévision, le traçage des contacts, le dépistage et le traitement des personnes atteintes de la maladie. Un point que ces travaux ont en commun cependant est la crainte que les modèles créés, à cause du biais qu’ils incorporent, aboutissent à des résultats difficiles à généraliser. D’autre part, ces modèles peuvent compliquer l’identification du mécanisme fonctionnel à la base de la formulation des prévisions et, au bout du compte, des raisons pour lesquelles ils ne fonctionnent pas comme prévu. C’est pourquoi il est passablement difficile de faire accepter les méthodes de ce genre aux cliniciens.
Le projet montrera qu’un développement centré sur l’utilisateur, combiné à des approches explicables à l’apprentissage automatique, peut amener les cliniciens à adopter davantage les nouveaux outils d’aide à la santé qui reposent sur l’exploitation des données. On y parviendra en créant des pratiques exemplaires pour intégrer l’apprentissage automatique (AA) explicable aux applications informatiques cliniques et en validant ces approches avec le prototype d’une couche explicative qui prendra comme cas type une analyse AA explicable dans le contexte des besoins cliniques engendrés par la pandémie.