Atitude relativamente à máquina de café em cápsula: estudo sobre razões de compra

O café é uma das bebidas preferidas dos portugueses. Desde o ano 2010 que assistimos a uma tendência de crescimento no consumo de café no lar, nomeadamente desde o aparecimento de uma maior variedade de máquinas de café em cápsula. A presente dissertação procurou compreender “que aspetos valoriza o comprador de máquina de café em cápsula maior de 18 anos, da cidade de Lisboa, na sua compra?”. As respostas obtidas com este trabalho vão permitir aos profissionais de marketing das empresas comercializadoras das máquinas de café em cápsula conhecer o seu comprador e definir novas estratégias que contribuirão para o sucesso deste produto. Recorrendo a uma abordagem metodológica quantitativa, foi realizado um inquérito por questionário a possuidores de máquina de café em cápsula. Esta investigação aborda o comportamento de compra deste eletrodoméstico, incidindo sobre alguns dos aspetos que influenciam uma atitude favorável na sua compra.

Motivação, comunicação e liderança: caso da PSP portuguesa

Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras

Monitorização via internet de processos industriais controlados com autómatos programáveis

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Diagnóstico de avarias em máquinas rotativas utilizando a análise de órbitas

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica Perfil Manutenção e Produção

A influência da marca Nespresso no comportamento de compra da máquina e cápsulas de café

Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing.

Estudo de uma central hidroeléctrica com base em turbina hidráulica reversível

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Enhancing Multimodal Silent Speech Interfaces With Feature Selection

In research on Silent Speech Interfaces (SSI), different sources of information (modalities) have been combined, aiming at obtaining better performance than the individual modalities. However, when combining these modalities, the dimensionality of the feature space rapidly increases, yielding the well-known "curse of dimensionality". As a consequence, in order to extract useful information from this data, one has to resort to feature selection (FS) techniques to lower the dimensionality of the learning space. In this paper, we assess the impact of FS techniques for silent speech data, in a dataset with 4 non-invasive and promising modalities, namely: video, depth, ultrasonic Doppler sensing, and surface electromyography. We consider two supervised (mutual information and Fisher's ratio) and two unsupervised (meanmedian and arithmetic mean geometric mean) FS filters. The evaluation was made by assessing the classification accuracy (word recognition error) of three well-known classifiers (knearest neighbors, support vector machines, and dynamic time warping). The key results of this study show that both unsupervised and supervised FS techniques improve on the classification accuracy on both individual and combined modalities. For instance, on the video component, we attain relative performance gains of 36.2% in error rates. FS is also useful as pre-processing for feature fusion. Copyright © 2014 ISCA.

Partial utility-driven scheduling for flexible SLA and pricing arbitration in clouds

Cloud SLAs compensate customers with credits when average availability drops below certain levels. This is too inflexible because consumers lose non-measurable amounts of performance being only compensated later, in next charging cycles. We propose to schedule virtual machines (VMs), driven by range-based non-linear reductions of utility, different for classes of users and across different ranges of resource allocations: partial utility. This customer-defined metric, allows providers transferring resources between VMs in meaningful and economically efficient ways. We define a comprehensive cost model incorporating partial utility given by clients to a certain level of degradation, when VMs are allocated in overcommitted environments (Public, Private, Community Clouds). CloudSim was extended to support our scheduling model. Several simulation scenarios with synthetic and real workloads are presented, using datacenters with different dimensions regarding the number of servers and computational capacity. We show the partial utility-driven driven scheduling allows more VMs to be allocated. It brings benefits to providers, regarding revenue and resource utilization, allowing for more revenue per resource allocated and scaling well with the size of datacenters when comparing with an utility-oblivious redistribution of resources. Regarding clients, their workloads’ execution time is also improved, by incorporating an SLA-based redistribution of their VM’s computational power.

Design optimization of cruciform specimens for biaxial fatigue loading

In order to correctly assess the biaxial fatigue material properties one must experimentally test different load conditions and stress levels. With the rise of new in-plane biaxial fatigue testing machines, using smaller and more efficient electrical motors, instead of the conventional hydraulic machines, it is necessary to reduce the specimen size and to ensure that the specimen geometry is appropriated for the load capacity installed. At the present time there are no standard specimen’s geometries and the indications on literature how to design an efficient test specimen are insufficient. The main goal of this paper is to present the methodology on how to obtain an optimal cruciform specimen geometry, with thickness reduction in the gauge area, appropriated for fatigue crack initiation, as a function of the base material sheet thickness used to build the specimen. The geometry is optimized for maximum stress using several parameters, ensuring that in the gauge area the stress is uniform and maximum with two limit phase shift loading conditions. Therefore the fatigue damage will always initiate on the center of the specimen, avoiding failure outside this region. Using the Renard Series of preferred numbers for the base material sheet thickness as a reference, the reaming geometry parameters are optimized using a derivative-free methodology, called direct multi search (DMS) method. The final optimal geometry as a function of the base material sheet thickness is proposed, as a guide line for cruciform specimens design, and as a possible contribution for a future standard on in-plane biaxial fatigue tests. © 2014, Gruppo Italiano Frattura. All rights reserved.

An unsupervised approach to feature discretization and selection

Many learning problems require handling high dimensional datasets with a relatively small number of instances. Learning algorithms are thus confronted with the curse of dimensionality, and need to address it in order to be effective. Examples of these types of data include the bag-of-words representation in text classification problems and gene expression data for tumor detection/classification. Usually, among the high number of features characterizing the instances, many may be irrelevant (or even detrimental) for the learning tasks. It is thus clear that there is a need for adequate techniques for feature representation, reduction, and selection, to improve both the classification accuracy and the memory requirements. In this paper, we propose combined unsupervised feature discretization and feature selection techniques, suitable for medium and high-dimensional datasets. The experimental results on several standard datasets, with both sparse and dense features, show the efficiency of the proposed techniques as well as improvements over previous related techniques.

A criança invisual é tão apta à aprendizagem como as restantes

Relatório de Estágio apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção do grau de mestre em Ensino do 1.º e 2.º Ciclo do Ensino Básico

Utilização de plataformas de fonte aberta no controlo de condição

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Lisboa, cidade cenográfica: memorando do projecto

Lisboa, cidade cenográfica é uma instalação que resulta dum processo de sucessivos registos de momentos, experiências e vivências da cidade de Lisboa, com diferentes narrativas. Através do método de assemblage de elementos retirados à rua e reconstruindo composições de blocos volumétricas que incluem desde imagens gráficas, à presença de fontes de luz e de som, e texturas várias, produzi uma instalação destinada a ser ocupada, como se do próprio processo de deambulação por uma cidade se tratasse – neste caso Lisboa. A instalação final, – Lisboa, cidade cenográfica -, constitui em si uma maqueta, como ponto de partida para um outro processo, quase interminável, que conduzisse a uma outra instalação que nos engolisse e se apoderasse da nossa presença. Manipulando diferentes escalas, composições e morfologias de espaço obter-se-ia uma instalação quase infindável, como a própria cidade. A actual instalação é como a síntese dum Fóssil Urbano. Na observação e captação de imagens da cidade houve a preocupação de efectuar a diferentes horas do dia. Os sons utilizados na instalação, foram gravados nas ruas de Lisboa e incluem desde sinos de igreja, ao chilrear de pássaros, aos aviões que sobrevoam, ao trânsito e respectivas buzinas e sirenes de ambulâncias, entre outros. No âmbito do desenvolvimento do projecto e desta Memória Descritiva, tive a preocupação de pedir a algumas pessoas – Cartas de Lisboa -, testemunhando o modo como habitam ou habitaram a cidade. Nos headphones presentes na instalação, ouve-se o poema Lisbon Revisited (1923), de Álvaro de Campos, completando assim o som ambiente de Lisboa, cidade cenográfica. Aquele poema só audível daquele modo, acaba por se sobrepor assim, dum modo subtil, aos outros sons ambiente (exteriores aos headphones).

Optimization of cruciform specimens for biaxial fatigue loading with direct multi search

In order to correctly assess the biaxial fatigue material properties one must experimentally test different load conditions and stress levels. With the rise of new in-plane biaxial fatigue testing machines, using smaller and more efficient electrical motors, instead of the conventional hydraulic machines, it is necessary to reduce the specimen size and to ensure that the specimen geometry is appropriate for the load capacity installed. At the present time there are no standard specimen's geometries and the indications on literature how to design an efficient test specimen are insufficient. The main goal of this paper is to present the methodology on how to obtain an optimal cruciform specimen geometry, with thickness reduction in the gauge area, appropriate for fatigue crack initiation, as a function of the base material sheet thickness used to build the specimen. The geometry is optimized for maximum stress using several parameters, ensuring that in the gauge area the stress distributions on the loading directions are uniform and maximum with two limit phase shift loading conditions (delta = 0 degrees and (delta = 180 degrees). Therefore the fatigue damage will always initiate on the center of the specimen, avoiding failure outside this region. Using the Renard Series of preferred numbers for the base material sheet thickness as a reference, the reaming geometry parameters are optimized using a derivative-free methodology, called direct multi search (DMS) method. The final optimal geometry as a function of the base material sheet thickness is proposed, as a guide line for cruciform specimens design, and as a possible contribution for a future standard on in-plane biaxial fatigue tests

Interação social entre agentes em ambientes de recursos limitados

Trabalho final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia