8 resultados para Separação (Tecnologia) Modelos matemáticos

em RUN (Repositório da Universidade Nova de Lisboa) - FCT (Faculdade de Cienecias e Technologia), Universidade Nova de Lisboa (UNL), Portugal


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Anualmente os incêndios florestais causam prejuízos por territórios por todo o mundo. Nas últimas décadas, estudos sobre o comportamento do fogo e avanços em tecnologias SIG, deram origem a modelos matemáticos de previsão e à sua inserção em sistemas informáticos de simulação de comportamento e propagação de fogo. A utilização destes necessita da caracterização das variáveis que determinam o comportamento do fogo: variáveis topográficas, condições meteorológicas e combustível vegetal. A vegetação assume-se como a única variável que pode ser controlada através de medidas de gestão e a mais estudada por todo o mundo. A sua caracterização é geralmente efetuada através de modelos de combustível, que consiste num conjunto de propriedades quantificáveis utilizadas nos modelos de comportamento do fogo. Através da utilização do simulador FARSITE, foi efetuada a simulação de comportamento de fogo em áreas de ocorrência de incêndios florestais localizadas na região do Alentejo Central, Portugal, recorrendo a diversos conjuntos de modelos de combustível para caracterizar a vegetação. Os resultados evidenciam, no geral, um maior rigor dos modelos de combustível customizados na caracterização da vegetação da área de estudo.

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Tese de doutoramento em Ciências da Educação: especialidade de Teoria Curricular e Ensino das Ciências

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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil de Engenharia Sanitária

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica e Computadores

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Química e Bioquímica

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Neste trabalho propomos um novo tipo de modelo, que designamos por modelo com aninhamento em escada estruturado. Este modelo tem por base o modelo com aninhamento em escada e, tal como este, apresenta vantagens face ao aninhamento equilibrado. Permite grande economia no número de observações utilizadas e uma distribuição mais uniforme da informação pelos vários factores. Com este novo tipo de modelo podemos construir novos modelos, também em escada, mais complexos do que os existentes até agora. No aninhamento em escada a cada degrau do modelo corresponde um factor. Generalizamos a teoria destes modelos introduzindo a possibilidade de se desagregar cada um dos factores intervenientes, passando os degraus a terem submodelos com estrutura ortogonal. Para estudar o aninhamento em escada estruturado, propomos duas estruturas algébricas que, apesar de diferentes, possibilitam obter os mesmos estimadores dos parâmetros relevantes. Álgebras de Jordan comutativas são utilizadas para exprimir essas estruturas. Usando as matrizes da base principal, das álgebras a que se associam os modelos, a estimação vai ter por base a relação entre as componentes de variância canónicas e as usuais. Para além do aninhamento em escada estruturado, apresentamos também modelos obtidos cruzando vários desses aninhamentos.

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A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.