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Relatório de estágio de mestrado em Educação Pré-Escolar e Ensino do 1º Ciclo do Ensino

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Relatório de estágio de mestrado em Ensino de Filosofia no Ensino Secundário

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The decision support models in intensive care units are developed to support medical staff in their decision making process. However, the optimization of these models is particularly difficult to apply due to dynamic, complex and multidisciplinary nature. Thus, there is a constant research and development of new algorithms capable of extracting knowledge from large volumes of data, in order to obtain better predictive results than the current algorithms. To test the optimization techniques a case study with real data provided by INTCare project was explored. This data is concerning to extubation cases. In this dataset, several models like Evolutionary Fuzzy Rule Learning, Lazy Learning, Decision Trees and many others were analysed in order to detect early extubation. The hydrids Decision Trees Genetic Algorithm, Supervised Classifier System and KNNAdaptive obtained the most accurate rate 93.2%, 93.1%, 92.97% respectively, thus showing their feasibility to work in a real environment.

As dinâmicas de tradução nos mercados da edição: uma análise da tradução especializada em contexto académico

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