O processo de bolonha na web semântica

O Processo de Bolonha, cujo propósito visa a construção de um Espaço Europeu do Ensino Superior, tem como um dos seus objectivos promover a mobilidade de estudantes. A adopção do Processo de Bolonha requer uma abordagem que agilize a mobilidade dos estudantes, à luz da legislação actualmente em vigor. Neste âmbito, destaca-se a interoperabilidade entre sistemas de gestão académica na área de investigação da Web Semântica. Esta dissertação propõe um modelo de representação flexível que integra conhecimento sobre o estudante e sobre os cursos que frequentou ou pretende frequentar: (1) Registo Académico do estudante relativo a competências adquiridas designadamente no decorrer de uma qualificação, frequência de unidades curriculares, experiência profissional ou formação pós-secundária e (2) Plano Individual de Estudos que posiciona o estudante no contexto de um determinado (3) Plano de Curso que define a estrutura curricular e plano de estudos que o estudante pretende frequentar. O modelo de representação proposto foi alvo de avaliação experimental. Para tal, foi concebido um demonstrador que aplicou o modelo proposto em quatro cenários de utilização relativos à mobilidade de estudantes no âmbito do Processo de Bolonha.

A Service Integration Platform for Collaborative Networks

Integrated manufacturing constitutes a complex system made of heterogeneous information and control subsystems. Those subsystems are not designed to the cooperation. Typically each subsystem automates specific processes, and establishes closed application domains, therefore it is very difficult to integrate it with other subsystems in order to respond to the needed process dynamics. Furthermore, to cope with ever growing marketcompetition and demands, it is necessary for manufacturing/enterprise systems to increase their responsiveness based on up-to-date knowledge and in-time data gathered from the diverse information and control systems. These have created new challenges for manufacturing sector, and even bigger challenges for collaborative manufacturing. The growing complexity of the information and communication technologies when coping with innovative business services based on collaborative contributions from multiple stakeholders, requires novel and multidisciplinary approaches. Service orientation is a strategic approach to deal with such complexity, and various stakeholders' information systems. Services or more precisely the autonomous computational agents implementing the services, provide an architectural pattern able to cope with the needs of integrated and distributed collaborative solutions. This paper proposes a service-oriented framework, aiming to support a virtual organizations breeding environment that is the basis for establishing short or long term goal-oriented virtual organizations. The notion of integrated business services, where customers receive some value developed through the contribution from a network of companies is a key element.

Análise estatística de informação georreferenciada

Com o volume de informação disponível para análise e tomada de decisões, a capacidade de sumarização da informação, facilitando o processo de análise e tomada de decisões em tempo útil, assume um papel fundamental nos dias correntes. Com o crescimento de sistemas de exploração geográfica dos dados, esta tese propõe e implementa uma solução para a exploração e sintetização da informação geográfica. A exploração geográfica dos dados é efetuada com recurso a mapas temáticos, gráficos e tabelas pivot. Para a exploração geográfica dos dados, são estudadas várias técnicas de geração de mapas temáticos, tecnologias associadas e conceitos de sistemas de informação geográfica. O foco do projeto recai sobre, sumarização de informação estatística georreferenciada, através de mapas coropletos com suporte em mapas dinâmicos na Web. Como prova de conceito, são utilizados os dados disponibilizados pelo Instituto Nacional de Estatística (INE), através de um Web Service. Estes dados, são integrados no sistema possibilitando a representação onde cada um dos indicadores através das ferramentas de sumarização da informação implementadas: Gráficos, Tabelas pivot e Mapas temáticos.

Answer: plataforma em C++ para o desenvolvimento de serviços web

Analisando as tendências actuais de mercado, observa-se a necessidade da capacidade de integração de sistemas recorrendo à utilização de serviços web. Actualmente o C++ é ainda uma das mais populares linguagens de programação, facto justificado pelo abundante portefólio de aplicações, desde alto-nível a sistemas embebidos, com inúmeras bibliotecas que tiram partido dos diversos paradigmas de programação que a linguagem suporta. Porém, e ao contrário de outras linguagens, como C# ou Java que oferecem suporte à criação de serviços web integrado com a plataforma, existe uma lacuna no suporte ao desenvolvimento de serviços web em C++. Para dar resposta à lacuna existente é criada a plataforma ANSWER, focada em C++, com ênfase num modelo de programação simples, permitindo o rápido desenvolvimento de serviços web RPC/SOAP e REST.

Short-term Feature Space and Music Genre Classification

In music genre classification, most approaches rely on statistical characteristics of low-level features computed on short audio frames. In these methods, it is implicitly considered that frames carry equally relevant information loads and that either individual frames, or distributions thereof, somehow capture the specificities of each genre. In this paper we study the representation space defined by short-term audio features with respect to class boundaries, and compare different processing techniques to partition this space. These partitions are evaluated in terms of accuracy on two genre classification tasks, with several types of classifiers. Experiments show that a randomized and unsupervised partition of the space, used in conjunction with a Markov Model classifier lead to accuracies comparable to the state of the art. We also show that unsupervised partitions of the space tend to create less hubs.

Android as a cloud ticket validator

Trabalho Final de Mestrado para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Data mining framework for fatty liver disease classification in ultrasound: a hybrid feature extraction paradigm

PURPOSE: Fatty liver disease (FLD) is an increasing prevalent disease that can be reversed if detected early. Ultrasound is the safest and ubiquitous method for identifying FLD. Since expert sonographers are required to accurately interpret the liver ultrasound images, lack of the same will result in interobserver variability. For more objective interpretation, high accuracy, and quick second opinions, computer aided diagnostic (CAD) techniques may be exploited. The purpose of this work is to develop one such CAD technique for accurate classification of normal livers and abnormal livers affected by FLD. METHODS: In this paper, the authors present a CAD technique (called Symtosis) that uses a novel combination of significant features based on the texture, wavelet transform, and higher order spectra of the liver ultrasound images in various supervised learning-based classifiers in order to determine parameters that classify normal and FLD-affected abnormal livers. RESULTS: On evaluating the proposed technique on a database of 58 abnormal and 42 normal liver ultrasound images, the authors were able to achieve a high classification accuracy of 93.3% using the decision tree classifier. CONCLUSIONS: This high accuracy added to the completely automated classification procedure makes the authors' proposed technique highly suitable for clinical deployment and usage.

Suporte a testes automáticos em aplicações web geradas com a OutSystems Platform

Dissertação de natureza científica para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Reabilitação de edifícios: enquadramento e estudo da reabilitação num grupo empresarial

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Edificações

Reputação e recomendação como serviços para transportes públicos

Projecto Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Observador de mobilidade pessoal

Trabalho de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Public relations in part-time : full-time service: estratégia de comunicação para o lançamento de um novo modelo de negócio ds relações públicas em Portugal

O presente trabalho visa propor uma estratégia para a construção e lançamento de um novo modelo de negócio para a atuação das Relações Públicas em Portugal, numa proposta direcionada para as micro e pequenas empresas. Entre o serviço in house e a consultadoria clássica existe um espaço não coberto em Portugal: um serviço in house partilhado. Apresenta-se aqui este projeto de serviço de Relações Públicas para aqueles para quem é incomportável assumir nos seus quadros um Técnico de Comunicação.

O webmarketing e o perfil de consumidor online: estudo de caso da Delta Q

Mestrado em Controlo de Gestão e dos Negócios

An Evaluation of Local Feature Combiners for Robot Visual Localization

In the last decade, local image features have been widely used in robot visual localization. To assess image similarity, a strategy exploiting these features compares raw descriptors extracted from the current image to those in the models of places. This paper addresses the ensuing step in this process, where a combining function must be used to aggregate results and assign each place a score. Casting the problem in the multiple classifier systems framework, we compare several candidate combiners with respect to their performance in the visual localization task. A deeper insight into the potential of the sum and product combiners is provided by testing two extensions of these algebraic rules: threshold and weighted modifications. In addition, a voting method, previously used in robot visual localization, is assessed. All combiners are tested on a visual localization task, carried out on a public dataset. It is experimentally demonstrated that the sum rule extensions globally achieve the best performance. The voting method, whilst competitive to the algebraic rules in their standard form, is shown to be outperformed by both their modified versions.

Feature selection for clustering categorical data with an embedded modelling approach

Research on the problem of feature selection for clustering continues to develop. This is a challenging task, mainly due to the absence of class labels to guide the search for relevant features. Categorical feature selection for clustering has rarely been addressed in the literature, with most of the proposed approaches having focused on numerical data. In this work, we propose an approach to simultaneously cluster categorical data and select a subset of relevant features. Our approach is based on a modification of a finite mixture model (of multinomial distributions), where a set of latent variables indicate the relevance of each feature. To estimate the model parameters, we implement a variant of the expectation-maximization algorithm that simultaneously selects the subset of relevant features, using a minimum message length criterion. The proposed approach compares favourably with two baseline methods: a filter based on an entropy measure and a wrapper based on mutual information. The results obtained on synthetic data illustrate the ability of the proposed expectation-maximization method to recover ground truth. An application to real data, referred to official statistics, shows its usefulness.