Diversidade de culturas organizacionais: obstáculos e desafios para a liderança de um mega agrupamento

Este projeto tem por base um problema identificado num mega agrupamento de um concelho do grande porto, criado em junho de 2012, e que se centra nas dificuldades de gestão e liderança de uma organização resultante da agregação de duas unidades com culturas organizacionais distintas. Na perspetiva de conhecermos e compreendermos o problema e respondermos ao nosso questionamento, optamos por uma metodologia qualitativa seguindo o método de um estudo de caso. No estudo empírico, cuja técnica de recolha foi um focus group, recolheram-se as perceções dos professores das unidades agregadas sobre a criação da nova organização, sobre o impacto nas identidades e culturas organizacionais, sobre a forma da procura de uma coesão no respeito pela diversidade e identificaram-se os quadros de referência das escolas que se agregaram. O estudo realizado permite reconhecer que as dificuldades ao nível da gestão e liderança se confinam mais na escola que perdeu a centralidade e que se sente numa posição periférica. Na elaboração do plano de ação recuperámos e valorizámos a ideia de que um modelo de liderança baseado em valores poderia ser um caminho para a unidade. Neste sentido o plano de ação, com base em alguns princípios de atuação e definição de estratégias tenta dar resposta à questão de partida e em congruência com um modelo de liderança por valores.

Clustering aplicado à Bolsa de Valores de Lisboa

O objetivo desta dissertação foi estudar um conjunto de empresas cotadas na bolsa de valores de Lisboa, para identificar aquelas que têm um comportamento semelhante ao longo do tempo. Para isso utilizamos algoritmos de Clustering tais como K-Means, PAM, Modelos hierárquicos, Funny e C-Means tanto com a distância euclidiana como com a distância de Manhattan. Para selecionar o melhor número de clusters identificado por cada um dos algoritmos testados, recorremos a alguns índices de avaliação/validação de clusters como o Davies Bouldin e Calinski-Harabasz entre outros.

Planeamento de Trajetória para Operações de Busca e Salvamento com UAVs

Os sistemas autónomos trazem como mais valia aos cenários de busca e salvamento a possibilidade de minimizar a presença de Humanos em situações de perigo e a capacidade de aceder a locais de difícil acesso. Na dissertação propõe-se endereçar novos métodos para perceção e navegação de veículos aéreos não tripulados (UAV), tendo como foco principal o planeamento de trajetórias e deteção de obstáculos. No que respeita à perceção foi desenvolvido um método para gerar clusters tendo por base os voxels gerados pelo Octomap. Na área de navegação, foram desenvolvidos dois novos métodos de planeamento de trajetórias, GPRM (Grid Probabilistic Roadmap) e PPRM (Particle Probabilistic Roadmap), que tem como método base para o seu desenvolvimento o PRM. O primeiro método desenvolvido, GPRM, espalha as partículas numa grid pré-definida, construindo posteriormente o roadmap na área determinada pela grid e com isto estima o trajeto mais curto até ao ponto destino. O segundo método desenvolvido, PPRM, espalha as partículas pelo cenário de aplicação, gera o roadmap considerando o mapa total e atribui uma probabilidade que irá permitir definir a trajetória otimizada. Para analisar a performance de cada método em comparação com o PRM, efetua-se a sua avaliação em três cenários distintos com recurso ao simulador MORSE.