A problemática do controlo interno na área das vendas

Contabilidade em Auditoria

Parallel implementation of vertex component analysis for hyperspectral endmember extraction

International Conference with Peer Review 2012 IEEE International Conference in Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 22-27 July 2012, Munich, Germany

Optimising protocol of acquisition and post-processing procedures in the assessment of coronary artery disease by computed tomography

Coronary artery disease (CAD) is currently one of the most prevalent diseases in the world population and calcium deposits in coronary arteries are one direct risk factor. These can be assessed by the calcium score (CS) application, available via a computed tomography (CT) scan, which gives an accurate indication of the development of the disease. However, the ionising radiation applied to patients is high. This study aimed to optimise the protocol acquisition in order to reduce the radiation dose and explain the flow of procedures to quantify CAD. The main differences in the clinical results, when automated or semiautomated post-processing is used, will be shown, and the epidemiology, imaging, risk factors and prognosis of the disease described. The software steps and the values that allow the risk of developingCADto be predicted will be presented. A64-row multidetector CT scan with dual source and two phantoms (pig hearts) were used to demonstrate the advantages and disadvantages of the Agatston method. The tube energy was balanced. Two measurements were obtained in each of the three experimental protocols (64, 128, 256 mAs). Considerable changes appeared between the values of CS relating to the protocol variation. The predefined standard protocol provided the lowest dose of radiation (0.43 mGy). This study found that the variation in the radiation dose between protocols, taking into consideration the dose control systems attached to the CT equipment and image quality, was not sufficient to justify changing the default protocol provided by the manufacturer.

Estimation of signal subspace on hyperspectral data

Dimensionality reduction plays a crucial role in many hyperspectral data processing and analysis algorithms. This paper proposes a new mean squared error based approach to determine the signal subspace in hyperspectral imagery. The method first estimates the signal and noise correlations matrices, then it selects the subset of eigenvalues that best represents the signal subspace in the least square sense. The effectiveness of the proposed method is illustrated using simulated and real hyperspectral images.

Vertex component analysis GPU-based implementation for hyperspectral unmixing

Endmember extraction (EE) is a fundamental and crucial task in hyperspectral unmixing. Among other methods vertex component analysis ( VCA) has become a very popular and useful tool to unmix hyperspectral data. VCA is a geometrical based method that extracts endmember signatures from large hyperspectral datasets without the use of any a priori knowledge about the constituent spectra. Many Hyperspectral imagery applications require a response in real time or near-real time. Thus, to met this requirement this paper proposes a parallel implementation of VCA developed for graphics processing units. The impact on the complexity and on the accuracy of the proposed parallel implementation of VCA is examined using both simulated and real hyperspectral datasets.

Analisador de vibrações de dois canais baseado em computador

O presente trabalho teve como principal objectivo o desenvolvimento de um analisador de vibrações de dois canais baseado em computador, para a realização de diagnóstico no âmbito do controlo de condição de máquinas. Foi desenvolvida uma aplicação num computador comum, no software LabVIEW, que através de transdutores de aceleração do tipo MEMS conectados via USB, faz a recolha de dados de vibração e procede ao seu processamento e apresentação ao utilizador. As ferramentas utilizadas para o processamento de dados são ferramentas comuns encontradas em vários analisadores de vibrações disponíveis no mercado. Estas podem ser: gráficos de espectro de frequência, sinal no tempo, cascata ou valores de nível global de vibração, entre outras. Apesar do analisador desenvolvido não apresentar inovação nas ferramentas de análise adoptadas, este pretende ser distinguido pelo baixo custo, simplicidade e carácter didáctico. Este trabalho vem evidenciar as vantagens, desvantagens e potencialidades de um analisador desta natureza. São tiradas algumas conclusões quanto à sua capacidade de diagnóstico de avarias, capacidades como ferramenta didáctica, sensores utilizados e linguagem de programação escolhida. Como conclusões principais, o trabalho revela que os sensores escolhidos não são os indicados para efectuar o diagnóstico de avarias em ambiente industrial, contudo são ideais para tornar este analisador numa boa ferramenta didáctica e de treino.

Análise de fiabilidade de sistemas e componentes de helicópteros

Este trabalho ocorre face à necessidade da empresa Helisuporte ter uma perspectiva a nível de fiabilidade das suas aeronaves. Para isso, foram traçados como objectivos de estudo a criação de uma base de dados de anomalias; identificação de sistemas e componentes problemáticos; caracterização dos mesmos, avaliar a condição de falha e, com isto, apresentar soluções de controlo de anomalias. Assim, foi desenvolvida uma metodologia que proporciona tratamento de dados com recurso a uma análise não-paramétrica, tendo sido escolhida a estatística de amostra. Esta irá permitir a identificação dos sistemas problemáticos e seus componentes anómalos. Efectuado o tratamento de dados, passamos para a caracterização fiabilística desses componentes, assumindo o tempo de operação e a vida útil específica de cada um. Esta foi possível recorrendo ao cálculo do nível de fiabilidade, MTBF, MTBUR e taxa de avarias. De modo a identificar as diferentes anomalias e caracterizar o “know-how” da equipa de manutenção, implementou-se a análise de condição de falha, mais propriamente a análise dos modos e efeitos de falha. Tendo isso em atenção, foi construído um encadeamento lógico simples, claro e eficaz, face a uma frota complexa. Implementada essa metodologia e analisados os resultados podemos afirmar que os objectivos foram alcançados, concluindo-se que os valores de fiabilidade que caracterizam alguns dos componentes das aeronaves pertencentes à frota em estudo não correspondem ao esperado e idealizado como referência de desempenho dos mesmos. Assim, foram sugeridas alterações no manual de manutenção de forma a melhorar estes índices. Com isto conseguiu-se desenvolver, o que se poderá chamar de, “fiabilidade na óptica do utilizador”.

Avaliação de dados funcionais em repouso do cérebro normal: causalidade de Granger

Mestrado em Radiações Aplicadas às Tecnologias da Saúde. Área de especialização: Ressonância Magnética

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.

Percursos de vida profissional: da formação inicial à entrada na carreira

Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para a obtenção do Grau de Mestre em Ciências da Educação - especialidade Supervisão em Educação

Desenvolvimento de uma plataforma SIG para apoio ao controlo da segurança das grandes barragens portuguesas

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

Aplicações e algoritmos de segurança rodoviária com o uso de sistemas de GPS e de comunicações WAVE

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

Embedded platform for ECG biometric recognition

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

Ser mulher, aqui: teatro, género e comunidade

Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Educação Artística, na especialização de Teatro na Educação

Implementação em hardware reconfigurável de método de separação de dados hiperespetrais

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