Subventions et contributions gouvernementales

Afin de comprendre comment cerner avec précision et rapidité les attaques de désinformation, le demandeur propose d’analyser le contenu des bases de données existantes, qui contiennent de nombreux documents recueillis lors d’attaques de désinformation précédentes déjà cernées. Il utilisera par la suite l’intelligence artificielle, composée de son Dark Crawler, SentiStrength, Posit et TensorFlow, pour comparer les attaques connues de désinformation à l’information dite « normale » glanée sur les médias sociaux afin de calculer les différences dans les langages utilisés lors des attaques de désinformation. Cela permettra au demandeur d’élaborer une typologie des activités hostiles passées et présentes à l’égard du Canada et d’autres nations alliées, de relever les indicateurs de changement dans l’opinion publique (surtout du point de vue des activités de désinformation hostile), d’établir les techniques employées par les acteurs hostiles sur les médias sociaux (et la meilleure façon d’intervenir) et de mener des analyses interculturelles afin de déterminer la façon dont les acteurs hostiles tenteront d’alimenter les tensions et de miner la cohésion sociale par l’exploitation des sensibilités culturelles.

Il s’agit de remplir les documents de traçabilité, de décharger, de laver et d’empiler les bacs, de surveiller le passage des fruits dans les machines de transformation, ainsi que de laver l’équipement et les planchers.

Le stagiaire participera aux travaux mécaniques sur les tracteurs, les camions, les machines agricoles roulantes, et aidera à réparer toute pièce d’équipement nécessaire.

En utilisant de nouvelles observations au sol, la modélisation ionosphérique, l'emploi de diverses mesures in situ et techniques d'apprentissage machine, nous améliorerons notre compréhension du système magnétosphère-ionosphère et ouvrirons la voie à des applications pratiques dans la surveillance et la prévision de la météorologie spatiale.

La plateforme d'IA de Canvass permet aux ingénieurs de procédés et de maintenance d'appliquer l'apprentissage machine pour obtenir des informations importantes à partir de leurs données de procédés et améliorer l'efficacité de leurs opérations.

La plateforme d'IA de Canvass permet aux ingénieurs de procédés et de maintenance d'appliquer l'apprentissage machine, et ce, pour obtenir des informations importantes à partir de leurs données de procédés et améliorer l'efficacité de leurs opérations.

L'entreprise accélère activement le développement technologique dans le domaine de l'apprentissage machine et de l'optimisation mathématique, et ce, afin de réduire les émissions de GES pour ses partenaires industriels et ses clients.

Ce projet est d'appuyer le développement de la plate-forme d'analytiques Health Gauge, du logiciel, d'interface GUI, d'intelligence artificielle, d'apprentissage machine, de réseaux neuronaux, du matériel IoT et de micrologiciel.

Dans ce projet, qualiTEAS vise à développer une solution numérique, utilisant une approche d'apprentissage machine (AM), capable de détecter la corrosion et les puits à partir d'images 2D.

Le projet comprendra également la mise en œuvre d'un nouveau système de codes-barres; il nécessitera des recherches, la gestion de l'approvisionnement en machines et la mise en œuvre du nouveau système de codes-barres.