Vahid Partovi Nia
Membre associé, GERAD
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Scientifique principal en apprentissage automatique, Huawei Noah’s Ark Lab, Montréal
Autres titres et affiliations
depuis oct. 2017
Professeur associé, Département de mathématiques et de génie industriel, Polytechnique Montréal
jan. 2016 – sept. 2017
Chercheur, Département de mathématiques et de génie industriel, Polytechnique Montréal
juin 2011 – déc. 2015
Professeur adjoint, Département de mathématiques et de génie industriel, Polytechnique Montréal
Axes de recherche
Applications de recherche
Publications
fév. 2024
Alireza Ghaffari, Justin Yu, Mahsa Ghazvini Nejad, Masoud Asgharian, Boxing Chen et Vahid Partovi Nia
International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, Rome, Italy, 2024
référence BibTeX
déc. 2023
Yiwei Lu, Yaoliang Yu, Xinlin Li et Vahid Partovi Nia
Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023), New Orleans, LA, USA, 2023
référence BibTeX
oct. 2023
Xinlin Li, Bang Liu, Rui Heng Yang, Vanessa Courville, Chao Xing et Vahid Partovi Nia
2023 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Paris, France, 16964–16974, 2023
référence BibTeX
Nouvelles
9 fév. 2022
Vahid Partovi Nia a remporté le Prix du meilleur article industriel lors de la 11th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM) qui a eu lieu du 3 au 5 février 2022. Ce prix est décerné par l'Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC).
L'article intitulé "iRNN: Integer-only Recurrent Neural Network" a été corédigé avec Eyyüb Sari et Vanessa Courville.
18 juin 2021
Titre: Apprentissage basé sur le Qini pour la prédiction de l'effet causal conditionnel
15 avr. 2019
Titre : Evaluation of demand forecast models for urban carsharing
Activités
18 juin 202113h00 — 14h00
Séminaire d'apprentissage automatique efficace
Haitham Bou Ammar – Huawei Research London
Haitham Bou Ammar – Huawei Research London
Webinaire
11 juin 202113h00 — 14h00
Séminaire d'apprentissage automatique efficace
Ehsan Nezhadarya – LG Electronics
Ehsan Nezhadarya – LG Electronics
Webinaire
4 juin 202113h00 — 14h00
Séminaire d'apprentissage automatique efficace
Mehdi Rezagholizadeh – Huawei Noah’s Ark
Mehdi Rezagholizadeh – Huawei Noah’s Ark
Webinaire
Prix et distinctions
2022
Prix du meilleur article industriel de l'ICPRAM 2022
iRNN: Integer-only Recurrent Neural Network (E. Sari, V. Courville et V. Partovi Nia)
Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication (INSTICC)
Encadrement
Saleh Babaei
Stage
Nathan Allaire
Doctorat
Yu Gu
Doctorat
Justin Yu
Maîtrise
Seyedeh Niloohar Ayati
Maîtrise
Mahan Balalpour
Maîtrise
David Berger
Stage
Elham Karimi
Maîtrise
Farnoush Farhadi
Maîtrise