A survey of e-learning content aggregation standards

As e-learning gradually evolved many specialized and disparate systems appeared to fulfil the needs of teachers and students, such as repositories of learning objects, authoring tools, intelligent tutors and automatic evaluators. This heterogeneity raises interoperability issues giving the standardization of content an important role in e-learning. This article presents a survey on current e-learning content aggregation standards focusing on their internal organization and packaging. This study is part of an effort to choose the most suitable specifications and standards for an e-learning framework called Ensemble defined as a conceptual tool to organize a network of e-learning systems and services for domains with complex evaluation.

Multiple Roots of Systems of Equations by Repulsion Merit Functions

In this paper we address the problem of computing multiple roots of a system of nonlinear equations through the global optimization of an appropriate merit function. The search procedure for a global minimizer of the merit function is carried out by a metaheuristic, known as harmony search, which does not require any derivative information. The multiple roots of the system are sequentially determined along several iterations of a single run, where the merit function is accordingly modified by penalty terms that aim to create repulsion areas around previously computed minimizers. A repulsion algorithm based on a multiplicative kind penalty function is proposed. Preliminary numerical experiments with a benchmark set of problems show the effectiveness of the proposed method.

Criador automático de aplicações nativas Android e iOS

Nos últimos anos tem-se verificado um acentuado aumento na utilização de dispositivos moveis a nível internacional, pelo que as aplicações desenvolvidas para este tipo específico de dispositivos, conhecidas por apps, tem vindo a ganhar uma enorme popularidade. São cada vez mais as empresas que procuram estar presentes nos mais diversos sistemas operativos móveis, com o objectivo de suportar e desenvolver o seu negócio, alargando o seu leque de possíveis consumidores. Neste sentido surgiram diversas ferramentas com a função de facilitar o desenvolvimento de aplicações móveis, denominadas frameworks multi-plataforma. Estas frameworks conduziram ao aparecimento de plataformas web, que permitem criar aplicações multi-plataforma sem ser obrigatório ter conhecimentos em programação. Assim, e a partir da análise de vários criadores online de aplicações móveis identificados e das diferentes estratégias de desenvolvimento de aplicações móveis existentes, foi proposta a implementação de uma plataforma web capaz de criar aplicações nativas Android e iOS, dois dos sistemas operativos mais utilizados na actualidade. Apos desenvolvida a plataforma web, designada MobileAppBuilder, foi avaliada a sua Qualidade e as aplicações criadas pela mesma, através do preenchimento de um questionário por parte de 10 indivíduos com formação em Engenharia Informática, resultando numa classificação geral de ”excelente”. De modo a analisar o desempenho das aplicações produzidas pela plataforma desenvolvida, foram realizados testes comparativos entre uma aplicação da MobileAppBuilder e duas homologas de dois dos criadores online estudados, nomeadamente Andromo e Como. Os resultados destes testes revelaram que a MobileAppBuilder gera aplicações menos pesadas, mais rápidas e mais eficientes em alguns aspetos, nomeadamente no arranque.

Demonstration of the Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, performed so that the competitiveness could be increased, but with exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets’ scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behavior. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This paper presents the Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets (MASCEM) – a simulator based on multi-agent technology that provides a realistic platform to simulate electricity markets, the numerous negotiation opportunities and the participating entities.

Automatic Electricity Markets Data Extraction for Realistic Multi-agent Simulations

Electricity markets worldwide suffered profound transformations. The privatization of previously nationally owned systems; the deregulation of privately owned systems that were regulated; and the strong interconnection of national systems, are some examples of such transformations [1, 2]. In general, competitive environments, as is the case of electricity markets, require good decision-support tools to assist players in their decisions. Relevant research is being undertaken in this field, namely concerning player modeling and simulation, strategic bidding and decision-support.

Classificação de sons cardíacos usando Motifs: desenvolvimento de uma aplicação móvel

Este documento foi redigido no âmbito da Tese, do Mestrado em Engenharia Informática na área de Tecnologias do Conhecimento e Decisão, do Departamento de Engenharia Informática, do ISEP, cujo tema é classificação de sons cardíacos usando motifs. Neste trabalho, apresenta-se um algoritmo de classificação de sons cardíacos, capaz de identificar patologias cardíacas. A classificação do som cardíaco é um trabalho desafiante dada a dificuldade em separar os sons ambiente (vozes, respiração, contacto do microfone com superfícies como pele ou tecidos) ou de ruído dos batimentos cardíacos. Esta abordagem seguiu a metodologia de descoberta de padrões SAX (motifs) mais frequentes, em séries temporais relacionando-os com a ocorrência sistólica (S1) e a ocorrência diastólica (S2) do coração. A metodologia seguida mostrou-se eficaz a distinguir sons normais de sons correspondentes a patologia. Os resultados foram publicados na conferência internacional IDEAS’14 [Oliveira, 2014], em Julho deste ano. Numa fase seguinte, desenvolveu-se uma aplicação móvel, capaz de captar os batimentos cardíacos, de os tratar e os classificar. A classificação dos sons é feita usando o método referido no parágrafo anterior. A aplicação móvel, depois de tratar os sons, envia-os para um servidor, onde o programa de classificação é executado, e recebe a resposta da classificação. É também descrita a arquitetura aplicacional desenhada e as componentes que a constituem, as ferramentas e tecnologias utilizadas.

Characterization of the portuguese SSS into the Europe: a contribution

Nowadays, Short Sea Shipping (SSS) is an essential part in European multi-modal transport system, representing approximately thirty-seven per cent of intra-Community transactions in tonnes per kilometre (tkm). Since 2001, the European Shortsea Network (ESN) in partnership with the short-sea Promotion Centres (SPC) of each Member State of the European Union (EU) have managed to make significant progress in the promotion and development of this mode of transport. This paper aims to assess and analyse the SSS of containerised goods in Portugal and its articulation with other EU routes and also other transport modes. The current SSS infrastructure, how the sector is organized, as well as the future perspectives for the sector are also analysed for the case of Portugal. The analyses are based on a survey that was carried out on the logistics operators, navigation agents, freight forwarders, and the leading imports and exports manufacturers in Portugal.

A Real Time Vision System for Autonomous Systems: Characterization during a Middle Size Match

in RoboCup 2007: Robot Soccer World Cup XI

Simulation Environment for Multi-Robot Cooperative 3D Target Perception

4th International Conference, SIMPAR 2014, Bergamo, Italy, October 20-23, 2014

Uncertainty based Multi-Robot Cooperative Triangulation

The paper presents a multi-robot cooperative framework to estimate the 3D position of dynamic targets, based on bearing-only vision measurements. The uncertainty of the observation provided by each robot equipped with a bearing-only vision system is effectively addressed for cooperative triangulation purposes by weighing the contribution of each monocular bearing ray in a probabilistic manner. The envisioned framework is evaluated in an outdoor scenario with a team of heterogeneous robots composed of an Unmanned Ground and Aerial Vehicle.

Adaptive modeling and high quality spectral estimation for speech enhancement

In this work an adaptive modeling and spectral estimation scheme based on a dual Discrete Kalman Filtering (DKF) is proposed for speech enhancement. Both speech and noise signals are modeled by an autoregressive structure which provides an underlying time frame dependency and improves time-frequency resolution. The model parameters are arranged to obtain a combined state-space model and are also used to calculate instantaneous power spectral density estimates. The speech enhancement is performed by a dual discrete Kalman filter that simultaneously gives estimates for the models and the signals. This approach is particularly useful as a pre-processing module for parametric based speech recognition systems that rely on spectral time dependent models. The system performance has been evaluated by a set of human listeners and by spectral distances. In both cases the use of this pre-processing module has led to improved results.

Diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos

Este documento foi redigido no âmbito da dissertação do Mestrado em Engenharia Informática na área de Arquiteturas, Sistemas e Redes, do Departamento de Engenharia Informática, do ISEP, cujo tema é diagnóstico cardíaco a partir de dados acústicos e clínicos. O objetivo deste trabalho é produzir um método que permita diagnosticar automaticamente patologias cardíacas utilizando técnicas de classificação de data mining. Foram utilizados dois tipos de dados: sons cardíacos gravados em ambiente hospitalar e dados clínicos. Numa primeira fase, exploraram-se os sons cardíacos usando uma abordagem baseada em motifs. Numa segunda fase, utilizamos os dados clínicos anotados dos pacientes. Numa terceira fase, avaliamos a combinação das duas abordagens. Na avaliação experimental os modelos baseados em motifs obtiveram melhores resultados do que os construídos a partir dos dados clínicos. A combinação das abordagens mostrou poder ser vantajosa em situações pontuais.