Na rota da cultura atlântica: dos estudos de caso brasileiros à sustentabilidade de projetos lisboetas

A presente pesquisa tratará, no primeiro capítulo sobre questões relacionadas ao Projeto Creatcity - Uma Cultura de Governança para a Cidade Criativa: Vitalidade Urbana e Redes Internacionais. Como objetivo principal este projeto propõe-se a uma discussão em torno da criatividade urbana e da identificação de formas de governança que a promovam, buscando como parâmetro de análise a Área Metropolitana de Lisboa e Barcelona e a cidade de São Paulo. Para isto, foi desenvolvido segundo uma metodologia de Work Packages, cada qual focando uma temática específica e inter-relacionadas. Buscou ainda selecionar 10 (dez) Estudos de Caso variados e abrangentes com o objetivo de analisar de forma prática e real a problemática da criatividade e tentar definir políticas adequadas para seu desenvolvimento. Por último, este capítulo buscou identificar as motivações que tal projeto proporcionou para a decisão do tema da pesquisa. Os segundo e terceiro capítulos buscaram refletir especificamente sobre dois Estudos de Caso: São Paulo Fashion Week e SESC São Paulo, respetivamente. Nestes capítulos foram refletidos os desafios e determinações que levaram estes dois veículos de cultura e arte atingirem patamares de respeito e sucesso mundiais, buscando por fim apresentar-se como exemplo de iniciativas a serem adotadas. O quarto e último capítulo procurou selecionar, a partir do documento: “Estratégias para a Cultura em Lisboa” 4 (quatro) projetos que tivessem semelhança com os Estudos de Caso refletidos nos capítulos anteriores e, por fim, tentar perceber os pontos fortes e fracos presentes nestes projetos, permitindo uma análise crítica.

Planeamento de rota em ambiente desconhecido

Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

Dominant set approach to ECG biometrics

Electrocardiographic (ECG) signals are emerging as a recent trend in the field of biometrics. In this paper, we propose a novel ECG biometric system that combines clustering and classification methodologies. Our approach is based on dominant-set clustering, and provides a framework for outlier removal and template selection. It enhances the typical workflows, by making them better suited to new ECG acquisition paradigms that use fingers or hand palms, which lead to signals with lower signal to noise ratio, and more prone to noise artifacts. Preliminary results show the potential of the approach, helping to further validate the highly usable setups and ECG signals as a complementary biometric modality.

Estudo sobre a memória longa na volatilidade dos preços do ouro : uma abordagem com base nos modelos de tipo ARCH

Mestrado em Contabilidade e Análise Financeira

Probabilistic consensus clustering using evidence accumulation

Clustering ensemble methods produce a consensus partition of a set of data points by combining the results of a collection of base clustering algorithms. In the evidence accumulation clustering (EAC) paradigm, the clustering ensemble is transformed into a pairwise co-association matrix, thus avoiding the label correspondence problem, which is intrinsic to other clustering ensemble schemes. In this paper, we propose a consensus clustering approach based on the EAC paradigm, which is not limited to crisp partitions and fully exploits the nature of the co-association matrix. Our solution determines probabilistic assignments of data points to clusters by minimizing a Bregman divergence between the observed co-association frequencies and the corresponding co-occurrence probabilities expressed as functions of the unknown assignments. We additionally propose an optimization algorithm to find a solution under any double-convex Bregman divergence. Experiments on both synthetic and real benchmark data show the effectiveness of the proposed approach.

Implementação de um sistema de gestão municipal com recurso a sistemas de informação geográfica

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transportes

A MAP approach to evidence accumulation clustering

The Evidence Accumulation Clustering (EAC) paradigm is a clustering ensemble method which derives a consensus partition from a collection of base clusterings obtained using different algorithms. It collects from the partitions in the ensemble a set of pairwise observations about the co-occurrence of objects in a same cluster and it uses these co-occurrence statistics to derive a similarity matrix, referred to as co-association matrix. The Probabilistic Evidence Accumulation for Clustering Ensembles (PEACE) algorithm is a principled approach for the extraction of a consensus clustering from the observations encoded in the co-association matrix based on a probabilistic model for the co-association matrix parameterized by the unknown assignments of objects to clusters. In this paper we extend the PEACE algorithm by deriving a consensus solution according to a MAP approach with Dirichlet priors defined for the unknown probabilistic cluster assignments. In particular, we study the positive regularization effect of Dirichlet priors on the final consensus solution with both synthetic and real benchmark data.