Building intelligence open systems (BIOS)

Os edifícios estão a ser construídos com um número crescente de sistemas de automação e controlo não integrados entre si. Esta falta de integração resulta num caos tecnológico, o que cria dificuldades nas três fases da vida de um edifício, a fase de estudo, a de implementação e a de exploração. O desenvolvimento de Building Automation System (BAS) tem como objectivo assegurar condições de conforto, segurança e economia de energia. Em edifícios de grandes dimensões a energia pode representar uma percentagem significativa da factura energética anual. Um BAS integrado deverá contribuir para uma diminuição significativa dos custos de desenvolvimento, instalação e gestão do edifício, o que pode também contribuir para a redução de CO2. O objectivo da arquitectura proposta é contribuir para uma estratégia de integração que permita a gestão integrada dos diversos subsistemas do edifício (e.g. aquecimento, ventilação e ar condicionado (AVAC), iluminação, segurança, etc.). Para realizar este controlo integrado é necessário estabelecer uma estratégia de cooperação entre os subsistemas envolvidos. Um dos desafios para desenvolver um BAS com estas características consistirá em estabelecer a interoperabilidade entre os subsistemas como um dos principais objectivos a alcançar, dado que o fornecimento dos referidos subsistemas assenta normalmente numa filosofia multi-fornecedor, sendo desenvolvidos usando tecnologias heterogéneas. Desta forma, o presente trabalho consistiu no desenvolvimento de uma plataforma que se designou por Building Intelligence Open System (BIOS). Na implementação desta plataforma adoptou-se uma arquitectura orientada a serviços ou Service Oriented Architecture (SOA) constituída por quatro elementos fundamentais: um bus cooperativo, denominado BIOSbus, implementado usando Jini e JavaSpaces, onde todos os serviços serão ligados, disponibilizando um mecanismo de descoberta e um mecanismo que notificada as entidades interessadas sobre alterações do estado de determinado componente; serviços de comunicação que asseguram a abstracção do Hardware utilizado da automatização das diversas funcionalidades do edifício; serviços de abstracção de subsistemas no acesso ao bus; clientes, este podem ser nomeadamente uma interface gráfica onde é possível fazer a gestão integrada do edifício, cliente de coordenação que oferece a interoperabilidade entre subsistemas e os serviços de gestão energética que possibilita a activação de algoritmos de gestão racional de energia eléctrica.

Framework genérica de business intelligence para suporte financeiro

Actualmente, não existem ferramentas open source de Business Intelligence (BI) para suporte à gestão e análise financeira nas empresas, de acordo com o sistema de normalização contabilística (SNC). As diferentes características de cada negócio, juntamente com os requisitos impostos pelo SNC, tornam complexa a criação de uma Framework financeira genérica, que satisfaça, de forma eficiente, as análises financeiras necessárias à gestão das empresas. O objectivo deste projecto é propor uma framework baseada em OLAP, capaz de dar suporte à gestão contabilística e análise financeira, recorrendo exclusivamente a software open source na sua implementação, especificamente, a plataforma Pentaho. Toda a informação contabilística, obtida através da contabilidade geral, da contabilidade analítica, da gestão orçamental e da análise financeira é armazenada num Data mart. Este Data mart suportará toda a análise financeira, incluindo a análise de desvios orçamentais e de fluxo de capitais, permitindo às empresas ter uma ferramenta de BI, compatível com o SNC, que as ajude na tomada de decisões.

Controlo e optimização de sistemas AVAC recorrendo a técnicas de inteligência artificial

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

Fazer, dançar, de dentro : a fusão entre os processos do fazer e do sentir na prática diária da Técnica de Dança Clássica

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

Autonomic Activities in the Execution of Scientific Workflows: Evaluation of the AWARD Framework

Workflows have been successfully applied to express the decomposition of complex scientific applications. However the existing tools still lack adequate support to important aspects namely, decoupling the enactment engine from tasks specification, decentralizing the control of workflow activities allowing their tasks to run in distributed infrastructures, and supporting dynamic workflow reconfigurations. We present the AWARD (Autonomic Workflow Activities Reconfigurable and Dynamic) model of computation, based on Process Networks, where the workflow activities (AWA) are autonomic processes with independent control that can run in parallel on distributed infrastructures. Each AWA executes a task developed as a Java class with a generic interface allowing end-users to code their applications without low-level details. The data-driven coordination of AWA interactions is based on a shared tuple space that also enables dynamic workflow reconfiguration. For evaluation we describe experimental results of AWARD workflow executions in several application scenarios, mapped to the Amazon (Elastic Computing EC2) Cloud.

Non-colorectal intestinal tract carcinomas in inflammatory bowel disease: results of the 3rd ECCO Pathogenesis Scientific Workshop (II)

Patients with inflammatory bowel diseases (IBD) have an excess risk of certain gastrointestinal cancers. Much work has focused on colon cancer in IBD patients, but comparatively less is known about other more rare cancers. The European Crohn's and Colitis Organization established a pathogenesis workshop to review what is known about these cancers and formulate proposals for future studies to address the most important knowledge gaps. This article reviews the current state of knowledge about small bowel adenocarcinoma, ileo-anal pouch and rectal cuff cancer, and anal/perianal fistula cancers in IBD patients.

Text classification using compression-based dissimilarity measures

Arguably, the most difficult task in text classification is to choose an appropriate set of features that allows machine learning algorithms to provide accurate classification. Most state-of-the-art techniques for this task involve careful feature engineering and a pre-processing stage, which may be too expensive in the emerging context of massive collections of electronic texts. In this paper, we propose efficient methods for text classification based on information-theoretic dissimilarity measures, which are used to define dissimilarity-based representations. These methods dispense with any feature design or engineering, by mapping texts into a feature space using universal dissimilarity measures; in this space, classical classifiers (e.g. nearest neighbor or support vector machines) can then be used. The reported experimental evaluation of the proposed methods, on sentiment polarity analysis and authorship attribution problems, reveals that it approximates, sometimes even outperforms previous state-of-the-art techniques, despite being much simpler, in the sense that they do not require any text pre-processing or feature engineering.