Agentes comerciais: modelos de avaliação de risco e rentabilidade

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica na Área de Especialização de Energia

Imprensa regional desportiva: jornal Tribuna Desportiva e o sentimento de pertença à comunidade de abrangência

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

O casamento real de William e Kate : a cobertura jornalística nos jornais The Daily Mail, The Guardian e The Sun

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

World press photo 2012: a construção discursiva da Primavera Árabe

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

All that fall /Todos os que caem

Este artigo resulta de uma comunicação realizada no âmbito de um Colóquio sobre Samuel Beckett, organizado por Armando Nascimento Rosa, aquando do espectáculo homónimo da Comuna Teatro de Pesquisa, 2006.

Do close reading à encenação: Frei Luís de Sousa

O presente artigo teve origem num texto escrito para o programa do espectáculo Frei Luís de Sousa, com encenação de Carlos Avilez, no Teatro Nacional D. Maria II, na abertura das Comemorações do Bicentenário do nascimento de Almeida Garrett.

Para uma leitura renovada do Frei Luís de Sousa

Ano das Comemorações do Bicentenário do nascimento de Almeida Garrett.

Embedded platform for ECG biometric recognition

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Consciencialização dos operadores turísticos para a consulta do viajante

Partindo de uma hipótese que se veio a demonstrar válida, de que os Operadores Turísticos em Portugal têm muito pouca informação sobre a consulta do viajante e o seu papel em responsabilidade na promoção da saúde dos seus clientes, apresenta-se neste trabalho não só uma análise da situação anteriormente referida como uma estratégia de comunicação visando consciencializar os Operadores Turísticos para a necessidade de fomentarem a adesão dos seus clientes à consulta do viajante. Dois temas emergem como centrais, nomeadamente a questão do turismo na nossa contemporaneidade e a saúde dos que viajem essencialmente para fora da Europa em turismo. Transversal a todo o trabalho encontra-se a noção de comunicação e saúde, especialmente na sua vertente de comunicação para a saúde. Defende-se que a comunicação para a saúde pode ser pensada como um fator competitivo para os Operadores Turísticos e apresenta-se uma estratégia de comunicação subordinada ao título: “Projeto de Consciencialização dos Operadores para a Consulta do Viajante”. Na primeira parte apresenta-se uma revisão da literatura e de outras fontes sobre os temas: Turismo, Consulta do Viajante e Comunicação para a Saúde, e na segunda parte o projeto que já referi. Partindo da hipótese inicialmente formulada, para uma análise completa da situação utilizaram-se metodologias de análise qualitativa e quantitativa junto dos principais públicos envolvidos a saber os Operadores Turísticos.

Hyperspectral subspace identification

Signal subspace identification is a crucial first step in many hyperspectral processing algorithms such as target detection, change detection, classification, and unmixing. The identification of this subspace enables a correct dimensionality reduction, yielding gains in algorithm performance and complexity and in data storage. This paper introduces a new minimum mean square error-based approach to infer the signal subspace in hyperspectral imagery. The method, which is termed hyperspectral signal identification by minimum error, is eigen decomposition based, unsupervised, and fully automatic (i.e., it does not depend on any tuning parameters). It first estimates the signal and noise correlation matrices and then selects the subset of eigenvalues that best represents the signal subspace in the least squared error sense. State-of-the-art performance of the proposed method is illustrated by using simulated and real hyperspectral images.

Does independent component analysis play a role in unmixing hyperspectral data?

Independent component analysis (ICA) has recently been proposed as a tool to unmix hyperspectral data. ICA is founded on two assumptions: 1) the observed spectrum vector is a linear mixture of the constituent spectra (endmember spectra) weighted by the correspondent abundance fractions (sources); 2)sources are statistically independent. Independent factor analysis (IFA) extends ICA to linear mixtures of independent sources immersed in noise. Concerning hyperspectral data, the first assumption is valid whenever the multiple scattering among the distinct constituent substances (endmembers) is negligible, and the surface is partitioned according to the fractional abundances. The second assumption, however, is violated, since the sum of abundance fractions associated to each pixel is constant due to physical constraints in the data acquisition process. Thus, sources cannot be statistically independent, this compromising the performance of ICA/IFA algorithms in hyperspectral unmixing. This paper studies the impact of hyperspectral source statistical dependence on ICA and IFA performances. We conclude that the accuracy of these methods tends to improve with the increase of the signature variability, of the number of endmembers, and of the signal-to-noise ratio. In any case, there are always endmembers incorrectly unmixed. We arrive to this conclusion by minimizing the mutual information of simulated and real hyperspectral mixtures. The computation of mutual information is based on fitting mixtures of Gaussians to the observed data. A method to sort ICA and IFA estimates in terms of the likelihood of being correctly unmixed is proposed.

Dependent component analysis: a hyperspectral unmixing algorithm

Linear unmixing decomposes a hyperspectral image into a collection of reflectance spectra of the materials present in the scene, called endmember signatures, and the corresponding abundance fractions at each pixel in a spatial area of interest. This paper introduces a new unmixing method, called Dependent Component Analysis (DECA), which overcomes the limitations of unmixing methods based on Independent Component Analysis (ICA) and on geometrical properties of hyperspectral data. DECA models the abundance fractions as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. The mixing matrix is inferred by a generalized expectation-maximization (GEM) type algorithm. The performance of the method is illustrated using simulated and real data.

Signal Subspace Identification in Hyperspectral Linear Mixtures

Chpater in Book Proceedings with Peer Review Second Iberian Conference, IbPRIA 2005, Estoril, Portugal, June 7-9, 2005, Proceedings, Part II

Does Independent Component Analysis Play a Role in Unmixing Hyperspectral Data?

Chapter in Book Proceedings with Peer Review First Iberian Conference, IbPRIA 2003, Puerto de Andratx, Mallorca, Spain, JUne 4-6, 2003. Proceedings

Vertex component analysis: a fast algorithm to extract endmembers spectra from hyperspectral data

Chapter in Book Proceedings with Peer Review First Iberian Conference, IbPRIA 2003, Puerto de Andratx, Mallorca, Spain, JUne 4-6, 2003. Proceedings