Analysis of self-interference within DAG tasks

6th Real-Time Scheduling Open Problems Seminar (RTSOPS 2015), Lund, Sweden.

Selective recognition in potentiometric transduction of amoxicillin by molecularly imprinted materials

The indiscriminate use of antibiotics in food-producing animals has received increasing attention as a contributory factor in the international emergence of antibiotic-resistant bacteria (Woodward in Pesticide, veterinary and other residues in food, CRC Press, Boca Raton, 2004). Numerous analytical methods for quantifying antibacterial residues in edible animal products have been developed over years (Woodward in Pesticide, veterinary and other residues in food, CRC Press, Boca Raton, 2004; Botsoglou and Fletouris in Handbook of food analysis, residues and other food component analysis, Marcel Dekker, Ghent, 2004). Being Amoxicillin (AMOX) one of those critical veterinary drugs, efforts have been made to develop simple and expeditious methods for its control in food samples. In literature, only one AMOX-selective electrode has been reported so far. In that work, phosphotungstate:amoxycillinium ion exchanger was used as electroactive material (Shoukry et al. in Electroanalysis 6:914–917, 1994). Designing new materials based on molecularly imprinted polymers (MIPs) which are complementary to the size and charge of AMOX could lead to very selective interactions, thus enhancing the selectivity of the sensing unit. AMOX-selective electrodes used imprinted polymers as electroactive materials having AMOX as target molecule to design a biomimetic imprinted cavity. Poly(vinyl chloride), sensors of methacrylic acid displayed Nernstian slopes (60.7 mV/decade) and low detection limits (2.9 × 10−5 mol/L). The potentiometric responses were not affected by pH within 4–5 and showed good selectivity. The electrodes were applied successfully to the analysis of real samples.

Platform for Smart Car to Car Content Delivery: Results of CISTER Research Centre within CarCoDe project

Poster presented in Redes de Veiculos nas sociedades do futuro (RVSF 2015). 3, Jun, 2015. Castelo Branco, Portugal.

Sensor Integration for Smart Cities Using Multi-Hop Networks

Smart Cities are designed to be living systems and turn urban dwellers life more comfortable and interactive by keeping them aware of what surrounds them, while leaving a greener footprint. The Future Cities Project [1] aims to create infrastructures for research in smart cities including a vehicular network, the BusNet, and an environmental sensor platform, the Urban Sense. Vehicles within the BusNet are equipped with On Board Units (OBUs) that offer free Wi-Fi to passengers and devices near the street. The Urban Sense platform is composed by a set of Data Collection Units (DCUs) that include a set of sensors measuring environmental parameters such as air pollution, meteorology and noise. The Urban Sense platform is expanding and receptive to add new sensors to the platform. The parnership with companies like TNL were made and the need to monitor garbage street containers emerged as air pollution prevention. If refuse collection companies know prior to the refuse collection which route is the best to collect the maximum amount of garbage with the shortest path, they can reduce costs and pollution levels are lower, leaving behind a greener footprint. This dissertation work arises in the need to monitor the garbage street containers and integrate these sensors into an Urban Sense DCU. Due to the remote locations of the garbage street containers, a network extension to the vehicular network had to be created. This dissertation work also focus on the Multi-hop network designed to extend the vehicular network coverage area to the remote garbage street containers. In locations where garbage street containers have access to the vehicular network, Roadside Units (RSUs) or Access Points (APs), the Multi-hop network serves has a redundant path to send the data collected from DCUs to the Urban Sense cloud database. To plan this highly dynamic network, the Wi-Fi Planner Tool was developed. This tool allowed taking measurements on the field that led to an optimized location of the Multi-hop network nodes with the use of radio propagation models. This tool also allowed rendering a temperature-map style overlay for Google Earth [2] application. For the DCU for garbage street containers the parner company provided the access to a HUB (device that communicates with the sensor inside the garbage containers). The Future Cities use the Raspberry pi as a platform for the DCUs. To collect the data from the HUB a RS485 to RS232 converter was used at the physical level and the Modbus protocol at the application level. To determine the location and status of the vehicles whinin the vehicular network a TCP Server was developed. This application was developed for the OBUs providing the vehicle Global Positioning System (GPS) location as well as information of when the vehicle is stopped, moving, on idle or even its slope. To implement the Multi-hop network on the field some scripts were developed such as pingLED and “shark”. These scripts helped upon node deployment on the field as well as to perform all the tests on the network. Two setups were implemented on the field, an urban setup was implemented for a Multi-hop network coverage survey and a sub-urban setup was implemented to test the Multi-hop network routing protocols, Optimized Link State Routing Protocol (OLSR) and Babel.

Myoelectric Signal Monitoring System

The Electromyography (EMG) is an important tool for gait analyzes and disorders diagnoses. Traditional methods involve equipment that can disturb the analyses, being gradually substituted by different approaches, like wearable and wireless systems. The cable replacement for autonomous systems demands for technologies capable of meeting the power constraints. This work presents the development of an EMG and kinematic data capture wireless module, designed taking into account power consumption issues. This module captures and converts the analog myoeletric signal to digital, synchronously with the capture of kinetic information. Both data are time multiplexed and sent to a PC via Bluetooth link. The work carried out comprised the development of the hardware, the firmware and a graphical interface running in an external PC. The hardware was developed using the PIC18F14K22, a low power family of microcontrollers. The link was established via Bluetooth, a protocol designed for low power communication. An application was also developed to recover and trace the signal to a Graphic User Interface (GUI), coordinating the message exchange with the firmware. Results were obtained which allowed validating the conceived system in static and with the subject performing short movements. Although it was not possible to perform the tests within more dynamic movements, it is shown that it is possible to capture, transmit and display the captured data as expected. Some suggestions to improve the system performance also were made.

Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Sectors and routes in solid waste collection

Collecting and transporting solid waste is a constant problem for municipalities and populations in general. Waste management should take into account the preservation of the environment and the reduction of costs. The goal with this paper is to address a real-life solid waste problem. The case reveals some general and specific characteristics which are not rare, but are not widely addressed in the literature. Furthermore, new methods and models to deal with sectorization and routing are introduced, which can be extended to other applications. Sectorization and routing are tackled following a two-phase approach. In the first phase, a new method is described for sectorization based on electromagnetism and Coulomb’s Law. The second phase addresses the routing problems in each sector. The paper addresses not only territorial division, but also the frequency with which waste is collected, which is a critical issue in these types of applications. Special characteristics related to the number and type of deposition points were also a motivation for this work. A new model for a Mixed Capacitated Arc Routing Problem with Limited Multi-Landfills is proposed and tested in real instances. The computational results achieved confirm the effectiveness of the entire approach.

Measures in Sectorization Problems

Sectorization means dividing a whole into parts (sectors), a procedure that occurs in many contexts and applications, usually to achieve some goal or to facilitate an activity. The objective may be a better organization or simplification of a large problem into smaller sub-problems. Examples of applications are political districting and sales territory division. When designing/comparing sectors some characteristics such as contiguity, equilibrium and compactness are usually considered. This paper presents and describes new generic measures and proposes a new measure, desirability, connected with the idea of preference.

Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Desenvolvimento de sistemas automáticos de alimentação e descarga de injectora de plásticos

A indústria de componentes para automóveis necessita de constante inovação, no sentido de manter a elevada competitividade, imprescindível à sobrevivência de qualquer empresa neste sector. A automação e robótica são vias incontornáveis para a prossecução dos objetivos de produtividade desejados. Mesmo dentro da automação, a evolução é constante. Para além disso, a crescente inovação nos produtos fabricados, exige também novas soluções em termos de processos de fabrico. Isto leva a que, soluções válidas até uma determinada altura, passem facilmente a obsoletas, com necessidade premente de se implementarem novos sistemas que correspondam às necessidades atuais. Este trabalho teve por base uma necessidade detetada numa empresa fabricante de acessórios para a indústria automóvel: estruturas para estofo de assento automóvel, entre muitos outros. Atualmente, a estrutura do estofo automóvel assenta numa grelha constituída por um conjunto de arames, que é agregado por uma série de tiras de plástico injetadas em seu redor. As máquinas de injeção responsáveis por este processo têm superfície de apartação horizontal, e necessitam de mão-de-obra adjacente para a colocação dos arames no molde e descarga do conjunto, na razão de uma pessoa para duas máquinas, dependendo do tempo de ciclo da injeção. O trabalho consistiu no desenvolvimento de um sistema automático de alimentação e descarga da máquina de injeção, que tivesse por base um sistema já existente, mas que passasse a comportar outras funções até agora não desempenhadas pelos sistemas antigos, ou seja, que fossem capazes de ultrapassar os problemas colocados pela complexidade atual dos produtos em fabricação. O projeto foi concluído com sucesso, tendo sido validado pela empresa FicoCables, através da construção, teste e colocação em funcionamento de vários protótipos.

Providing Adaptation for an Adaptive Hypermedia System

O ensino à distância cresceu consideravelmente nos últimos anos e a tendência é para que continue a crescer em anos vindouros. No entanto, enquanto que a maioria das plataformas de ensino à distância utilizam a mesma abordagem de ensino para todos os utilizadores, os estudantes que as usam são na realidade pessoas de diferentes culturas, locais, idades e géneros, e que possuem diferentes níveis de educação. Ao contrário do ensino à distância tradicional, os sistemas de hipermédia adaptativa educacional adaptam interface, apresentação de conteúdos e navegação, entre outros, às características, necessidades e interesses específicos de diferentes utilizadores. Apesar da investigação na área de sistemas de hipermédia adaptativa já estar bastante desenvolvida, é necessário efetuar mais desenvolvimento e experimentação de modo a determinar quais são os aspetos mais eficazes destes sistemas e avaliar o seu sucesso. A Plataforma de Aprendizagem Colaborativa da Matemática (PCMAT) é um sistema de hipermédia adaptativa educacional com uma abordagem construtivista, que foi desenvolvido com o objetivo de contribuir para a investigação na área de sistemas de hipermédia adaptativa. A plataforma avalia o conhecimento do utilizador e apresenta conteúdos e atividades adaptadas às características e estilo de aprendizagem dominante de estudantes de matemática do segundo ciclo. O desenvolvimento do PCMAT tem também o propósito de auxiliar os alunos Portugueses com a aprendizagem da matemática. De acordo com o estudo PISA 2012 da OCDE [OECD, 2014], o desempenho dos alunos Portugueses na área da matemática melhorou em relação à edição anterior do estudo, mas os resultados obtidos permanecem abaixo da média da OCDE. Por este motivo, uma das finalidades deste projeto é desenvolver um sistema de hipermédia adaptativa que, ao adequar o ensino da matemática às necessidades específicas de cada aluno, os assista com a aquisição de conhecimento. A adaptação é efetuada pelo sistema usando a informação constante no modelo do utilizador para definir um grafo de conceitos do domínio específico. Este grafo é adaptado do modelo do domínio e utilizado para dar resposta às necessidades particulares de cada aluno. Embora a trajetória inicial seja definida pelo professor, o percurso percorrido no grafo por cada aluno é determinado pela sua interação com o sistema, usando para o efeito a representação do conhecimento do aluno e outras características disponíveis no modelo do utilizador, assim como avaliação progressiva. A adaptação é conseguida através de alterações na apresentação de conteúdos e na estrutura e anotações das hiperligações. A apresentação de conteúdos é alterada mostrando ou ocultando cada um dos vários fragmentos que compõe as páginas dum curso. Estes fragmentos são compostos por diferentes objetos de aprendizagem, tais como exercícios, figuras, diagramas, etc. As mudanças efetuadas na estrutura e anotações das hiperligações têm o objetivo de guiar o estudante, apontando-o na direção do conhecimento mais relevante e mantendo-o afastado de informação inadequada. A escolha de objectos de aprendizagem adequados às características particulares de cada aluno é um aspecto essencial do modelo de adaptação do PCMAT. A plataforma inclui para esse propósito um módulo responsável pela recomendação de objectos de aprendizagem, e um módulo para a pesquisa e recuperação dos mesmos. O módulo de recomendação utiliza lógica Fuzzy para converter determinados atributos do aluno num conjunto de parâmetros que caracterizam o objecto de aprendizagem que idealmente deveria ser apresentado ao aluno. Uma vez que o objecto “ideal” poderá não existir no repositório de objectos de aprendizagem do sistema, esses parâmetros são utilizados pelo módulo de pesquisa e recuperação para procurar e devolver ao módulo de recomendação uma lista com os objectos que mais se assemelham ao objecto “ideal”. A pesquisa é feita numa árvore k-d usando o algoritmo k-vizinhos mais próximos. O modelo de recomendação utiliza a lista devolvida pelo módulo de pesquisa e recuperação para seleccionar o objecto de aprendizagem mais apropriado para o aluno e processa-o para inclusão numa das páginas Web do curso. O presente documento descreve o trabalho desenvolvido no âmbito do projeto PCMAT (PTDS/CED/108339/2008), dando relevância à adaptação de conteúdos.

Relatório de estágio em Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico

Relatório E1CEB - Relatório de estágio em Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico: Atualmente, a sociedade encontra-se em constante mutação, pelo que urge formar profissionais de educação capazes de responder aos seus desafios, assim como formar cidadãos críticos e responsáveis e estimular a sua participação ativa na sociedade. Desta forma e, no âmbito das unidades curriculares (UC) de Prática Pedagógica Supervisionada na Educação Pré – Escolar e no 1º Ciclo do Ensino Básico (CEB), parte integrante dos 1.º e 2.º anos do Mestrado em Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º CEB, respetivamente, surge o presente relatório que apresenta o processo de desenvolvimento pessoal e profissional da mestranda. Assim, o presente documento pretende ser uma reflexão crítica sobre o processo formativo da formanda, revelando mobilização de conhecimentos teóricos e práticos e uma metodologia construtivista de Investigação – ação, que sustentou as práticas educativas e permitiu um conhecimento sólido e sustentável. Realça, ainda, o desenvolvimento da prática em díade de formação que estimulou o crescimento e a reconstrução de novos conhecimentos enriquecidos por uma reflexão sistemática e contínua. Este trabalho colaborativo promoveu um ambiente educativo profundo, significativo e agradável, contribuindo para a formação individual e coletiva dos vários intervenientes do contexto educativo. Acresce que, ao longo das práticas, a mestranda teve em consideração tudo o que foi aprendendo e desenvolvendo nas diversas UC’s, construindo a sua conceção de educadora e de professora, num contexto relacional e de consciência reflexiva que permitiu uma formação articulada com a ação pedagógica e organizacional, a partir da experiência e transformação dos saberes, eixos fundamentais para a profissionalidade docente.