Expertises et technologies

Le CRIM maîtrise un éventail unique d’expertises de pointe. Plusieurs de ces expertises sont maintenant reconnues mondialement.

Analyse statique et dynamique de programmes Java multithread

Équipes Modélisation et développement logiciel avancé
Mots clés :

Architectures Web

Équipes Technologies émergentes et Science des données
Mots clés : Web2.0, HTML5, BIG DATA, Java, Javascript client, Javascript serveur, NoSQL, NodeJS, CAS, SSO

Cybersécurité - sécurité des données

Équipes Technologies émergentes et Science des données
Mots clés :

Évaluations technologiques

Équipes Technologies émergentes et Science des données
Mots clés :

Génération automatisée de code pour système distribué

Équipes Modélisation et développement logiciel avancé
Mots clés :

Inférence de modèles

Équipes Modélisation et développement logiciel avancé
Mots clés :

Interfaces HTML5, CSS3 et Javascript avancé

Équipes Technologies émergentes et Science des données
Mots clés : HTML5, CSS3, Javascript

Modelisation, test et validation des applications basees sur le Web

Équipes Modélisation et développement logiciel avancé
Mots clés :

Test des systèmes parallèles et distribués

Équipes Modélisation et développement logiciel avancé
Mots clés :

Traitement parallèle

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Nouvelles récentes

  • CRIM et ONF : L'importance des partenariats collaboratifs pour favoriser l'innovation technologique et sociale
    14/11/2018

    Un projet en cours vise à optimiser la technologie de vidéodescription du CRIM et à la rendre disponible à un plus large public grâce aux plateformes de diffusion de l’ONF.

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Événement à venir

  • Intelligence d'affaires et analytique 3e édition - Événement les Affaires
    14/11/18 8h30
    Centre-Ville, Montréal
    Le CRIM est fier d'être partenaire et de participer à la 3e édition de la conférence Intelligence d'affaires et analytique organisée par les Événements Les Affaires, le 14 novembre 2018.
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Publications récentes

  • Towards Automatic Feature Extraction for Activity Recognition from Wearable Sensors: A Deep Learning Approach

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  • Checking Sequence Generation for Symbolic Input/Output FSMs by Constraint Solving

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