Formulation and solution of stochastic inverse problems for science and engineering models Donald Estep Director, Canadian Statistical Sciences Institute Canada Research Chair in Computational Probability and Uncertainty Quantification Department of Statistics and Actuarial Science, Simon Fraser University Résumé Determining information about the state of a complex physical system from observations of its behavior is a […]

Loss prediction in insurance using NLP text representation methods Amedeo Zito Intact Financial Corporation École d’actuariat, Université Laval Résumé Loss prediction in insurance has always traditionally used structured data as predictors. However, now with the growing access to state-of-the-art natural language processing models, it has become much easier to use textual data to enhance loss […]

Parsimony in simplicial intersection algorithms Conor McCoid Stagiaire postdoctoral au GIREF Département de mathématiques et de statistique, Université Laval Résumé It is important in intersection algorithms that the final result have enough points in the given dimension, i.e. when intersecting triangles it is not acceptable that the intersection has only 1 or 2 points. To […]

Multimodal brain modeling for characterizing disease mechanisms in neurodegeneration Yasser Iturria-Medina Assistant Professor Montreal Neurological Institute (McGill) Résumé Most neurodegenerative disorders are highly complex and heterogeneous, presenting alterations at multiple biological entities. We will present our work on integrating several biological scales and data modalities (from molecular omics to multimodal neuroimaging and clinical data) via […]

Stabilisation rapide des water waves linéarisée et backstepping de type Fredholm pour opérateurs critiques Ludovick Gagnon Chargé de recherche INRIA, Nancy, France Résumé Dans cet exposé, on présente un résultat récent de stabilité rapide de l’équation des water waves linéarisée grâce à la méthode du backstepping de type Fredholm. Initialement introduite avec une transformation de Volterra, […]

TAGI: Inférence bayésienne analytique dans les réseaux de neurones profondss James-A. Goulet Professeur agrégé Polytechnique Montréal Résumé Les réseaux de neurones occupent une place dominante dans l'apprentissage automatique de par leur capacité à modéliser des relations complexes tout en traitant des problèmes en grandes dimensions impliquant des données massives. Jusqu'à maintenant, la quasi-totalité des méthodes […]

Les Supercalculateurs au service des Superchercheurs Dave Martin Professionnel de recherche GIREF, Université Laval Résumé L'Alliance de Recherche Numérique du Canada (anciennement Calcul Canada) offre à tous les chercheurs l'accès à leurs supercalculateurs, mais pas tous les chercheurs ne sont familier avec leurs services. Durant cette présentation, nous allons répondre aux questions suivantes : - […]

Approximation de l’équation d’illumination globale Patrick Lacasse Arcane Technologies Résumé Arcane Technologies est une firme d’ingénierie logicielle spécialisée en technologies 3D interactives et émergentes. La réalité virtuelle (RV), la réalité augmentée (RA), la réalité mixte (RM), la visualisation interactive, le rendu 3D temps-réel et le multimédia en sont quelques exemples. Ça nous amène à travailler […]

The bias of mean field approximation Nicolas Gast Chercheur Inria, Grenoble   Résumé Mean field approximation is a widely used technique to study stochastic systems composed of many interacting objects with applications from theoretical physics to biological models and artificial intelligence.  In this talk, I will: - explain what is mean field approximation by showing […]

Portfolio performance under benchmarking relative loss and portfolio insurance: From omega ratio to loss aversion Tak Wa Ng Étudiant au doctorat École d'actuariat, Université Laval Résumé We study an optimal investment problem under a joint limited expected relative loss and portfolio insurance constraint with a general random benchmark. By making use of a static Lagrangian […]