Para uma experiência estética em contexto educativo: trabalho de projecto

Trabalho de Projecto submetido à Escola Superior de Teatro e Cinema para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Teatro - especialização em Teatro e Comunidade

Análise do comportamento sísmico da barragem de Luzzone: desenvolvimento de um programa de EF3D utilizando uma formulação em deslocamentos e pressões

Trabalho Final de Mestrado elaborado no Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC) para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa no âmbito do protocolo entre o ISEL e o LNEC

Modelação do comportamento dinâmico de sistemas barragem-fundação-albufeira: análise sísmica de uma barragem de abóbadas múltiplas

Trabalho Final de Mestrado elaborado no Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC) para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa no âmbito do protocolo de cooperação entre o ISEL e o LNEC

Separação de dados hiperespectrais por análise de componentes dependentes

A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.

Classificação não-supervisionada de dados hiperespectrais usando análise em componentes independentes

No passado recente foram desenvolvidas v árias t écnicas para classi ca ção de dados hiperspectrais. Uma abordagem tí pica consiste em considerar que cada pixel e uma mistura linear das reflectancias espectrais dos elementos presentes na c élula de resolu ção, adicionada de ru ído. Para classifi car e estimar os elementos presentes numa imagem hiperespectral, v ários problemas se colocam: Dimensionalidade dos dados, desconhecimento dos elementos presentes e a variabilidade da reflectância destes. Recentemente foi proposta a An álise em Componentes Independentes,para separa ção de misturas lineares. Nesta comunica ção apresenta-se uma metodologia baseada na An álise em Componentes Independentes para detec ção dos elementos presentes em imagens hiperespectrais e estima ção das suas quantidades. Apresentam-se resultados desta metodologia com dados simulados e com dados hiperespectrais reais, ilustrando a potencialidade da t écnica.

A educação física e a dança: a abordagem estética do desporto como uma possibilidade na área da composição coreográfica, com alunos do 5º vocacional da Academia de Música de Vilar do Paraíso

Relatório Final de Estágio apresentado à Escola Superior de Dança, com vista à obtenção do grau de Mestre em Ensino de Dança.