46 resultados para learning tasks


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Trabalho apresentado no âmbito dos artigos 11º e 14º do Regulamento de Prestação de Serviço Docente do ISCAL

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Este artigo relata o desenvolvimento de um modelo de ensino virtual em curso na Universidade dos Açores. Depois de ter sido adotado na lecionação de disciplinas da área da Teoria e Desenvolvimento Curricular em regime de e-learning e b-learning, o modelo foi, no ano académico de 2014/15, estendido à lecionação de outras disciplinas. Além de descrever o modelo e explicar a sua evolução, o artigo destaca a sua adoção no contexto particular de uma disciplina cuja componente online foi lecionada em circunstâncias especialmente desafiadoras. Neste sentido, explica o processo de avaliação da experiência, discute os seus resultados e sugere pistas de melhoria. Essa avaliação enquadra-se num processo de investigação do design curricular – a metodologia que tem sido usada para estudar o desenvolvimento do modelo.

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Educação Matemática na Educação Pré- Escolar e nos 1º e 2º Ciclo do Ensino Básico

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Locomotor tasks characterization plays an important role in trying to improve the quality of life of a growing elderly population. This paper focuses on this matter by trying to characterize the locomotion of two population groups with different functional fitness levels (high or low) while executing three different tasks-gait, stair ascent and stair descent. Features were extracted from gait data, and feature selection methods were used in order to get the set of features that allow differentiation between functional fitness level. Unsupervised learning was used to validate the sets obtained and, ultimately, indicated that it is possible to distinguish the two population groups. The sets of best discriminate features for each task are identified and thoroughly analysed. Copyright © 2014 SCITEPRESS - Science and Technology Publications. All rights reserved.

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Duchenne muscular dystrophy (DMD) is a severe, progressive disease first described by Meryon in 1852 and later by Guillaume Duchene. It is the most common and severe form of childhood muscular dystrophy, affecting 1 in 3500 live male births. Is caused by an X—linked recessive genetic disorder resulting in a deficiency of the dystrophin protein, responsible for linking contractile proteins to the sarcolemma. Diagnosis is not always easy and the first symptoms are often related to weakness and difficulty or delay in acquiring the ability to perform simple activities. Progressive weakness leads to the use of compensatory strategies in order to maintain the ability to walk and perform other activities. Respiratory muscles are also affected and the complications resulting from its impairments are frequently the cause of early death of these patients. The advances in DMD management has increased life expectancy of these children with the need for adequate care in adulthood. DMD manifestations include muscle weakness, contractures, respiratory and cardiac complications. Some authors also refer that one-third of patients have difficulties with learning and delayed global development because the gene that encodes dystrophyn expresses various dystrophin isoforms that are found in Schwann and Purkinje celis in the brain. Body functions and structure impairments like muscle weakness, contractures and reduced range of motion lead to limitations in activities, i.e., impairments affect the performance of tasks by the individual. In a physiotherapist’s point of view analysing these limitations is mandatory because physiotherapy’s final purpose is to restore or preserve the ability to perform ADL and to improve quality of life.

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In this article, we calibrate the Vasicek interest rate model under the risk neutral measure by learning the model parameters using Gaussian processes for machine learning regression. The calibration is done by maximizing the likelihood of zero coupon bond log prices, using mean and covariance functions computed analytically, as well as likelihood derivatives with respect to the parameters. The maximization method used is the conjugate gradients. The only prices needed for calibration are zero coupon bond prices and the parameters are directly obtained in the arbitrage free risk neutral measure.

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

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

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

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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

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

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

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Neste workshop pretende-se apresentar uma aplicação móvel (Moxtra) que integra uma experiência de inovação pedagógica no âmbito do mobile-learning que está em pleno desenvolvimento, com a participação ativa dos estudantes e docentes das unidades curriculares de Hematologia Laboratorial I e II do curso de Ciências Biomédicas Laboratoriais. A adesão dos estudantes ao projeto mobile-learning é inédita no nosso país e tem sido muito positiva. O workshop terá dois objetivos: a) Conhecer os principais atributos da aplicação Moxtra; b) Construir um modelo de gestão de aprendizagem para uma unidade curricular.

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

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In machine learning and pattern recognition tasks, the use of feature discretization techniques may have several advantages. The discretized features may hold enough information for the learning task at hand, while ignoring minor fluctuations that are irrelevant or harmful for that task. The discretized features have more compact representations that may yield both better accuracy and lower training time, as compared to the use of the original features. However, in many cases, mainly with medium and high-dimensional data, the large number of features usually implies that there is some redundancy among them. Thus, we may further apply feature selection (FS) techniques on the discrete data, keeping the most relevant features, while discarding the irrelevant and redundant ones. In this paper, we propose relevance and redundancy criteria for supervised feature selection techniques on discrete data. These criteria are applied to the bin-class histograms of the discrete features. The experimental results, on public benchmark data, show that the proposed criteria can achieve better accuracy than widely used relevance and redundancy criteria, such as mutual information and the Fisher ratio.