Expertises et technologies

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

Analytique audio

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Biométrie vocale

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Détection de copie

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Détection des émotions vocales

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Indexation de contenu audio

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Ingénierie des connaissances, ontologie et thesaurus

Équipes Parole et Texte
Mots clés : Web sémantique, ontologies, ontologies médicales (SNOMED, UMLS), linked data, RDF, taxonomies, thesaurus

Intelligence artificielle

Équipes Vision et imagerie, Parole et Texte, Technologies émergentes et Science des données, Modélisation et développement logiciel avancé
Mots clés :

Reconnaissance de la parole

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Science des données

Équipes Vision et imagerie, Parole et Texte, Technologies émergentes et Science des données, Modélisation et développement logiciel avancé
Mots clés :

Traitement automatique du langage naturel (TALN/NLP)

Équipes Parole et Texte
Mots clés : Traitement automatique des langues (TAL), extraction de connaissances (text mining), apprentissage machine, recherche d’information, classification et catégorisation de documents

Traitement parallèle

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Transducteurs finis

Équipes Parole et Texte
Mots clés :

Nouvelles récentes

  • Un monde à sa portée avec WebSelf
    23/05/2018

    Lorsqu’on a changé de modèle d’affaires, un virage vraiment important vers une nouvelle aventure, je connaissais aucune autre entreprise de Québec ayant adopté ce modèle SaaS.

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Événement à venir

  • Colloque canadien sur les logiciels de recherche
    29/05/18 8h30
    Pavillon Desmarais, Université d'Ottawa
    Le CRIM participera au Colloque canadien sur les logiciels de recherche qui se déroulera à Ottawa les 29 et 30 mai 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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  • État des lieux des technologies web

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