A confraria do comentário do futebol na TV: evolução dos programas televisivos feitos com adeptos dos maiores clubes portugueses

Em Portugal, os programas de televisão feitos com adeptos notáveis de três grandes clubes de futebol correspondem a um formato com menos de uma década e meia de existência: apareceram primeiro na RTP2 e, logo a seguir, na SIC. Os canais generalistas rapidamente os adoptaram como conteúdos privilegiados para atrair audiência. Hoje constituem âncoras das grelhas dos três canais temáticos de informação, rivalizando entre si nos comentadores permanentes que conseguem fixar em estúdio. Apresentados por jornalistas, estes programas criam momentos de grande polémica e, com isso, marcam, de certa forma, a agenda do campo do futebol. Neste artigo, explicamos a génese destes formatos, traçamos o seu percurso na TV portuguesa e, através de entrevistas aos seus responsáveis editoriais, analisamos a estratégia que seguem na construção do alinhamento, discutimos a distância que mantêm dos clubes que comentam e perspectivamos formas de evolução deste tipo de conteúdos televisivos. Uma linha sobressai neste trabalho: quem participa nestes programas é uma elite de comentadores que se apresentam como adeptos do Futebol Clube do Porto, do Sporting e do Benfica, mas que mais não são do que uma confraria do comentário do futebol que semanalmente contribui para a construção de um espaço público cada vez mais rarefeito em torno daquilo que se discute no futebol.

Using the GPU to design complex profile extrusion dies

In the present work the benefits of using graphics processing units (GPU) to aid the design of complex geometry profile extrusion dies, are studied. For that purpose, a3Dfinite volume based code that employs unstructured meshes to solve and couple the continuity, momentum and energy conservation equations governing the fluid flow, together with aconstitutive equation, was used. To evaluate the possibility of reducing the calculation time spent on the numerical calculations, the numerical code was parallelized in the GPU, using asimple programing approach without complex memory manipulations. For verificationpurposes, simulations were performed for three benchmark problems: Poiseuille flow, lid-driven cavity flow and flow around acylinder. Subsequently, the code was used on the design of two real life extrusion dies for the production of a medical catheter and a wood plastic composite decking profile. To evaluate the benefits, the results obtained with the GPU parallelized code were compared, in terms of speedup, with a serial implementation of the same code, that traditionally runs on the central processing unit (CPU). The results obtained show that, even with the simple parallelization approach employed, it was possible to obtain a significant reduction of the computation times.

A influência dos blogues de beleza no processo de tomada de decisão das consumidoras

Dissertação de mestrado em Marketing e Estratégia

Construção de um manual de codificação e interpretação de memórias autobiográficas

Dissertação de mestrado integrado em Psicologia

Qualidade de vida nos cuidadores informais de doentes com doença de Alzheimer

Dissertação de mestrado em Psicologia Aplicada

Tribunais nacionais e tutela jurisdicional efetiva: da cooperação à integração judiciária no contencioso da união europeia

Tese de Doutoramento em Ciências Jurídicas (área de especialização em Ciências Jurídicas Públicas).

Learning joint representations for order and timing of perceptual-motor sequences: a dynamic neural field approach

Many of our everyday tasks require the control of the serial order and the timing of component actions. Using the dynamic neural field (DNF) framework, we address the learning of representations that support the performance of precisely time action sequences. In continuation of previous modeling work and robotics implementations, we ask specifically the question how feedback about executed actions might be used by the learning system to fine tune a joint memory representation of the ordinal and the temporal structure which has been initially acquired by observation. The perceptual memory is represented by a self-stabilized, multi-bump activity pattern of neurons encoding instances of a sensory event (e.g., color, position or pitch) which guides sequence learning. The strength of the population representation of each event is a function of elapsed time since sequence onset. We propose and test in simulations a simple learning rule that detects a mismatch between the expected and realized timing of events and adapts the activation strengths in order to compensate for the movement time needed to achieve the desired effect. The simulation results show that the effector-specific memory representation can be robustly recalled. We discuss the impact of the fast, activation-based learning that the DNF framework provides for robotics applications.

Off-line simulation inspires insight: a neurodynamics approach to efficient robot task learning

There is currently an increasing demand for robots able to acquire the sequential organization of tasks from social learning interactions with ordinary people. Interactive learning-by-demonstration and communication is a promising research topic in current robotics research. However, the efficient acquisition of generalized task representations that allow the robot to adapt to different users and contexts is a major challenge. In this paper, we present a dynamic neural field (DNF) model that is inspired by the hypothesis that the nervous system uses the off-line re-activation of initial memory traces to incrementally incorporate new information into structured knowledge. To achieve this, the model combines fast activation-based learning to robustly represent sequential information from single task demonstrations with slower, weight-based learning during internal simulations to establish longer-term associations between neural populations representing individual subtasks. The efficiency of the learning process is tested in an assembly paradigm in which the humanoid robot ARoS learns to construct a toy vehicle from its parts. User demonstrations with different serial orders together with the correction of initial prediction errors allow the robot to acquire generalized task knowledge about possible serial orders and the longer term dependencies between subgoals in very few social learning interactions. This success is shown in a joint action scenario in which ARoS uses the newly acquired assembly plan to construct the toy together with a human partner.

Mulheres (in)visíveis: que "género" de comentadores no horário nobre da televisão?

Dissertação de mestrado em Ciências da Comunicação (área de especialização em Informação e Jornalismo)

Por detrás das câmaras: o "directo" e o "gravado"

Dissertação de mestrado em Ciências da Comunicação (área de especialização em Audiovisual e Multimédia)

O noticiário de desporto na Antena 1: visibilidade dos três principais clubes de futebol nacional

Relatório de estágio de mestrado em Ciências da Comunicação (área de especialização em Informação e Jornalismo)

A destruição da muralha e do castelo de Braga no inicio do século XX: elementos para a compreensão do castelo medieval

Relatório de estágio de mestrado em História