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 […]
Santé cérébrale, déclin, et maladie d’Alzheimer Simon Duchesne Professeur titulaire, Faculté de médecine, Département de radiologie Université Laval Résumé La maladie d’Alzheimer (MA) est un des troubles neurocognitifs majeurs les plus prévalents. Comme l’âge est le plus grand facteur de risque associé à la MA, le vieillissement général de la population amène une augmentation de […]
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 […]
The Mathematical Foundations of Deep Learning: From Rating Impossibility to Practical Existence Theorems Simone Brugiapaglia (Concordia University) Résumé Deep learning is having a profound impact on industry and scientific research. Yet, while this paradigm continues to show impressive performance in a wide variety of applications, its mathematical foundations are far from being well established. In […]
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 […]
Optimisation de forme, de A à Z Philippe-André Luneau Étudiant au doctorat Département de mathématiques et de statistique, Université Laval Résumé Manufacturer des structures ayant des propriétés mécaniques optimales est une discipline complexe de l'ingénierie, basée sur l'expérience des concepteurs et dessinateurs. Cependant, depuis quelques années, des outils d'aide à la conception optimale sont disponibles […]
Modèles de risques définis sur une famille de champs aléatoires markoviens arborescents avec marginales Poisson Benjamin Côté Étudiant à la maîtrise École d'actuariat, Université Laval Résumé Une nouvelle famille de champs aléatoires markoviens arborescents pour un vecteur de variables aléatoires discrètes sera présentée. Selon les caractéristiques de la famille, les variables aléatoires obéissent à la […]