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The impact of mobility and climate on the cross-sectional geometry of long bones : comparing preindustrial Euro-Canadians and Inuit to other archaeological populations
(2021-07-14)
L’analyse biomécanique peut être utilisée pour comprendre et interpréter l’impact de la mobilité et du climat sur la morphologie squelettique des populations humaines préhistoriques en mesurant les propriétés mécaniques ...
Identifying electrons with deep learning methods
(2021-03-24)
Cette thèse porte sur les techniques de l’apprentissage machine et leur application à un problème important de la physique des particules expérimentale: l’identification des électrons de signal résultant des collisions ...
Towards deep unsupervised inverse graphics
(2021-07-14)
Un objectif de longue date dans le domaine de la vision par ordinateur est de déduire le
contenu 3D d’une scène à partir d’une seule photo, une tâche connue sous le nom d’inverse
graphics. L’apprentissage automatique a, ...
Theorizing the peregrinations of Anglo/Québécois literature in translation
(2019-10-30)
Théoriser les pérégrinations de la littérature anglo/québécoise en traduction avance que la littérature anglo-québécoise fait partie intégrante de la littérature québécoise, et la preuve se situe dans ses œuvres traduites. ...
The poetics of translation : a thinking structure
(2019-10-30)
Dans mon projet de thèse, The Poetics of Translation: A Thinking Structure, la traduction se transforme en méthodologie de lecture et d’écriture qui fait voir le mouvement de la pensée ainsi que ses effets poétiques dans ...
Interprovincial migration among chinese skilled worker immigrants to Quebec
(2015-09-23)
The purpose of this research is to find out whether higher levels of education cause the
exodus of Quebec’s Chinese skilled worker immigrants to other provinces. I first examine
the history of Chinese immigration in ...
Towards causal federated learning : a federated approach to learning representations using causal invariance
(2022-03-16)
Federated Learning is an emerging privacy-preserving distributed machine learning approach to building a shared model by performing distributed training locally on participating devices (clients) and aggregating the local ...