Reference number : 172-2018-2019-Q2-912890, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : Hour Group Inc., recipient country : CA, recipient province : AB, recipient city : Calgary|Calgary, recipient postal code : T2H 1J5, program name english : Industrial Research Assistance Program – Contributions to Firms, program name french : Programme d’aide à la recherche industrielle – Contributions aux entreprises, program purpose english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, program purpose french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, agreement title english : Deep Neural Network, agreement title french : Réseau « Deep Neural Network », agreement number : 912890, agreement value : 37000.0, agreement start date : 2018-10-01, agreement end date : 2019-07-31, description english : To expand or work to integrate Deep Neural Network based matching algorithm into our search and matching tools (Deep Neural Networks (DNN have an input layer, an output layer and at least one hidden layer in between. Each layer performs specific types of sorting and ordering in a process that some refer to as “feature hierarchy.” Extracted features such as keywords, n-grams, TF/IDF, LSI etc. from target training job/resume, will be our input layers. Through DNN training, we will have refined output layer which is the result of initial input layer and several hidden layers generated by DNN. In the second step this output result will be decoded by applied to our target testing resume.) ., description french : Pour agrandir ou intégrer des algorithmes de jumelage basés sur le réseau « Deep Neural Network (DNN) » dans nos outils de recherche et jumelage (les réseaux DNN ont une couche d’entrée, une couche de sortie et au moins une couche cachée entre les deux). Chaque couche effectue un triage et des commandes de types spécifiques dans un processus que certains appellent « hiérarchie des fonctionnalités ». Les fonctionnalités extraites telles que les mots-clés, les n-grammes, le TF / IDF, le LSI, et ainsi de suite à partir du travail / résumé de formation cible, constitueront nos couches d'entrée. Par l'entremise de formation DNN, nous aurons une couche de sortie raffinée, qui est le résultat de la couche d’entrée initiale et de plusieurs couches cachées générées par DNN. Dans la deuxième étape, ce résultat de sortie sera décodé et  appliqué à notre résumé de test cible., expected results english : The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization, expected results french : Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation, additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada