Frailty as a predictor of short-term adverse outcomes

The objectives of this study were to compare how different frailty measures (Frailty Phenotype/FP, Groningen Frailty Indicator/GFI and Tilburg Frailty Indicator/TFI) predict short-term adverse outcomes. Secondarily, adopting a multidimensional approach to frailty (integral conceptual model–TFI), this study aims to compare how physical, psychological and social frailty predict the outcomes. A longitudinal study was carried out with 95 community-dwelling elderly. Participants were assessed at baseline for frailty, determinants of frailty, and adverse outcomes (healthcare utilization, quality of life, disability in basic and instrumental activities of daily living/ADL and IADL). Ten months later the outcomes were assessed again. Frailty was associated with specific healthcare utilization indicators: the FP with a greater utilization of informal care; GFI with an increased contact with healthcare professionals; and TFI with a higher amount of contacts with a general practitioner. After controlling for the effect of life-course determinants, comorbidity and adverse outcome at baseline, GFI predicted IADL disability and TFI predicted quality of life. The effect of the FP on the outcomes was not significant, when compared with the other measures. However, when comparing TFI’s domains, the physical domain was the most significant predictor of the outcomes, even explaining part of the variance of ADL disability. Frailty at baseline was associated with adverse outcomes at follow-up. However, the relationship of each frailty measure (FP, GFI and TFI) with the outcomes was different. In spite of the role of psychological frailty, TFI’s physical domain was the determinant factor for predicting disability and most of the quality of life.

Short sea como alternativa ao transporte terrestre

O Short Sea Shipping (SSS) é um conceito de transporte marítimo de difícil definição. No entanto, considera-se neste trabalho, que corresponde ao movimento de carga e passageiros por mar entre portos situados geográficamente na Europa ou entre outros portos que não estejam situados na Europa, mas que partilham costa com mares que banham a Europa. Esta definição é sem dúvida aquela que melhor se adequa à inclusão do Short SSS como elo de uma cadeia multimodal de transporte de mercadorias no espaço Europeu, e como alternativa ao transporte de mercadorias apenas por estrada. Este trabalho aborda alguns conceitos importantes subjacentes ao transporte marítimo de forma a permitir uma contextualização que possibilite uma melhor compreensão da abordagem feita ao SSS. A sua promoção e implementação, como alternativa viável para o transporte de mercadorias dentro do espaço Europeu, são objetivos da política de transportes da União Europeia (UE). Este trabalho reflete sobre algumas das políticas estratégicas de promoção da UE para impulsionar o SSS como alternativa ao transporte rodoviário. O objetivo deste trabalho é analisar se o SSS é uma alternativa ao transporte terrestre, no contexto de uma distribuição no Reino Unido de produtos de uma Industria localizada nos arredores da cidade do Porto. Neste trabalho analisou-se as vantagens e desvantagens do SSS, foi efetuada uma descrição do Porto de Leixões como porto escolhido para as expedições, assim como uma análise descritiva dos serviços de Short Sea disponiveis neste porto para as zonas de distribuição desta empresa. Foram descritos os fatores chave da mudança de transporte terrestre para SSS, efectuada uma caracterização da distribuição desta empresa e da solução que esta adotou para distribuir os seus produtos no Reino Unido. A anállise económica da operação, dos tempos de trânsito são dois temas fundamentais para a viabilidade da solução como alternativa ao transporte terrestre.

CANDi: context-aware node discovery for short-range cooperation

Multi-standard mobile devices are allowing users to enjoy higher data rates with ubiquitous connectivity. However, the benefits gained from multiple interfaces come at an expense—that being higher energy consumption in an era where mobile devices need to be energy compliant. One promising solution is the usage of short-range cooperative communication as an overlay for infrastructure-based networks taking advantage of its context information. However, the node discovery mechanism, which is pivotal to the bearer establishment process, still represents a major burden in terms of the total energy budget. In this paper, we propose a technology agnostic approach towards enhancing the MAC energy ratings by presenting a context-aware node discovery (CANDi) algorithm, which provides a priori knowledge towards the node discovery mechanism by allowing it to search nodes in the near vicinity at the ‘right time and at the right place’. We describe the different beacons required for establishing the cooperation, as well as the context information required, including battery level, modes, location and so on. CANDi uses the long-range network (WiMAX and WiFi) to distribute the context information about cooperative clusters (Ultra-wideband-based) in the vicinity. The searching nodes can use this context in locating the cooperative clusters/nodes, which facilitates the establishing of short-range connections. Analytical and simulation results are obtained, and the energy saving gains are further demonstrated in the laboratory using a customised testbed. CANDi saves up to 50% energy during the node discovery process, while the demonstrative testbed shows up to 75% savings in the total energy budget, thus validating the algorithm, as well as providing viable evidence to support the usage of short-range cooperative communications for energy savings.

Using data mining with time series data in short-term stocks prediction

Data Mining (DM) methods are being increasingly used in prediction with time series data, in addition to traditional statistical approaches. This paper presents a literature review of the use of DM with time series data, focusing on short- time stocks prediction. This is an area that has been attracting a great deal of attention from researchers in the field. The main contribution of this paper is to provide an outline of the use of DM with time series data, using mainly examples related with short-term stocks prediction. This is important to a better understanding of the field. Some of the main trends and open issues will also be introduced.

Short-Circuit Impedance of Power Transformers: the Fractional Order Calculus Approach

First IFAC Workshop on Fractional Differentiation and Its Application - 19-21 July 2004, Enseirb, Bordeaux, France - FDA'04

New Concepts Towards the Synthesis of Digital Circuits Through Genetic Algorithms

This paper analyses the performance of a Genetic Algorithm using two new concepts, namely a static fitness function including a discontinuity measure and a fractional-order dynamic fitness function, for the synthesis of combinational logic circuits. In both cases, experiments reveal superior results in terms of speed and convergence to achieve a solution.

On the Estimation of the Short-Circuit Impedance of Power Transformers Using Fractional Order Calculus

This paper reports investigation on the estimation of the short circuit impedance of power transformers, using fractional order calculus to analytically study the influence of the diffusion phenomena in the windings. The aim is to better characterize the medium frequency range behavior of leakage inductances of power transformer models, which include terms to represent the magnetic field diffusion process in the windings. Comparisons between calculated and measured values are shown and discussed.

Challenges in the creation and development of a mathematics MOOC

The fast development of distance learning tools such as Open Educational Resources (OER) and Massive Open Online Courses (MOOC or MOOCs) are indicators of a shift in the way in which digital teaching and learning are understood. MOOC are a new style of online classes that allow any person with web access, anywhere, usually free of charge, to participate through video lectures, computer graded tests and discussion forums. They have been capturing the attention of many higher education institutions around the world. This paper will give us an overview of the “Introduction to Differential Calculus” a MOOC Project, created by an engaged volunteer team of Mathematics lecturers from four schools of the Polytechnic Institute of Oporto (IPP). The MOOC theories and their popularity are presented and complemented by a discussion of some MOOC definitions and their inherent advantages and disadvantages. It will also explore what MOOC mean for Mathematics education. The Project development is revealed by focusing on used MOOC structure, as well as the quite a lot of types of course materials produced. It ends with a presentation of a short discussion about problems and challenges met throughout the development of the project. It is also our goal to contribute for a change in the way teaching and learning Mathematics is seen and practiced nowadays, trying to make education more accessible to as many people as possible and increase our institution (IPP) recognition.

System Modeling and Control Through Fractional-Order Algorithms

The theory of fractional calculus goes back to the beginning of thr throry of differential calculus but its inherent complexity postponed the applications of the associated concepts. In the last decade the progress in the areas of chaos and fractals revealed subtle relationships with the fractional calculus leading to an increasing interest in the development of the new paradigm. In the area of automaticcontrol preliminary work has already been carried out but the proposed algorithms are restricted to the frequency domain. The paper discusses the design of fractional-order discrete-time controllers. The algorithms studied adopt the time domein, which makes them suited for z-transform analusis and discrete-time implementation. The performance of discrete-time fractional-order controllers with linear and non-linear systems is also investigated.

Use of a fluorescence-based approach to assess short-term responses of the alga Pseudokirchneriella subcapitata to metal stress

This work explores the use of fluorescent probes to evaluate the responses of the green alga Pseudokirchneriella subcapitata to the action of three nominal concentrations of Cd(II), Cr(VI), Cu(II) and Zn(II) for a short time (6 h). The toxic effect of the metals on algal cells was monitored using the fluorochromes SYTOX Green (SG, membrane integrity), fluorescein diacetate (FDA, esterase activity) and rhodamine 123 (Rh123, mitochondrial membrane potential). The impact of metals on chlorophyll a (Chl a) autofluorescence was also evaluated. Esterase activity was the most sensitive parameter. At the concentrations studied, all metals induced the loss of esterase activity. SG could be used to effectively detect the loss of membrane integrity in algal cells exposed to 0.32 or 1.3 μmol L−1 Cu(II). Rh123 revealed a decrease in the mitochondrial membrane potential of algal cells exposed to 0.32 and 1.3 μmol L−1 Cu(II), indicating that mitochondrial activity was compromised. Chl a autofluorescence was also affected by the presence of Cr(VI) and Cu(II), suggesting perturbation of photosynthesis. In conclusion, the fluorescence-based approach was useful for detecting the disturbance of specific cellular characteristics. Fluorescent probes are a useful diagnostic tool for the assessment of the impact of toxicants on specific targets of P. subcapitata algal cells.

Feature Extraction in Densely Sensed Environments: Extensions to Multiple Broadcast Domains

The vision of the Internet of Things (IoT) includes large and dense deployment of interconnected smart sensing and monitoring devices. This vast deployment necessitates collection and processing of large volume of measurement data. However, collecting all the measured data from individual devices on such a scale may be impractical and time consuming. Moreover, processing these measurements requires complex algorithms to extract useful information. Thus, it becomes imperative to devise distributed information processing mechanisms that identify application-specific features in a timely manner and with a low overhead. In this article, we present a feature extraction mechanism for dense networks that takes advantage of dominance-based medium access control (MAC) protocols to (i) efficiently obtain global extrema of the sensed quantities, (ii) extract local extrema, and (iii) detect the boundaries of events, by using simple transforms that nodes employ on their local data. We extend our results for a large dense network with multiple broadcast domains (MBD). We discuss and compare two approaches for addressing the challenges with MBD and we show through extensive evaluations that our proposed distributed MBD approach is fast and efficient at retrieving the most valuable measurements, independent of the number sensor nodes in the network.

Testing Nelder-Mead Based Repulsion Algorithms for Multiple Roots of Nonlinear Systems via a Two-Level Factorial Design of Experiments

This paper addresses the challenging task of computing multiple roots of a system of nonlinear equations. A repulsion algorithm that invokes the Nelder-Mead (N-M) local search method and uses a penalty-type merit function based on the error function, known as 'erf', is presented. In the N-M algorithm context, different strategies are proposed to enhance the quality of the solutions and improve the overall efficiency. The main goal of this paper is to use a two-level factorial design of experiments to analyze the statistical significance of the observed differences in selected performance criteria produced when testing different strategies in the N-M based repulsion algorithm. The main goal of this paper is to use a two-level factorial design of experiments to analyze the statistical significance of the observed differences in selected performance criteria produced when testing different strategies in the N-M based repulsion algorithm.

Gestão de Recursos Energéticos para Apoio à Operação dos Virtual Power Players

A liberalização dos mercados de energia elétrica e a crescente integração dos recursos energéticos distribuídos nas redes de distribuição, nomeadamente as unidades de produção distribuída, os sistemas de controlo de cargas através dos programas de demand response, os sistemas de armazenamento e os veículos elétricos, representaram uma evolução no paradigma de operação e gestão dos sistemas elétricos. Este novo paradigma de operação impõe o desenvolvimento de novas metodologias de gestão e controlo que permitam a integração de todas as novas tecnologias de forma eficiente e sustentável. O principal contributo deste trabalho reside no desenvolvimento de metodologias para a gestão de recursos energéticos no contexto de redes inteligentes, que contemplam três horizontes temporais distintos (24 horas, 1 hora e 5 minutos). As metodologias consideram os escalonamentos anteriores assim como as previsões atualizadas de forma a melhorar o desempenho total do sistema e consequentemente aumentar a rentabilidade dos agentes agregadores. As metodologias propostas foram integradas numa ferramenta de simulação, que servirá de apoio à decisão de uma entidade agregadora designada por virtual power player. Ao nível das metodologias desenvolvidas são propostos três algoritmos de gestão distintos, nomeadamente para a segunda (1 hora) e terceira fase (5 minutos) da ferramenta de gestão, diferenciados pela influência que os períodos antecedentes e seguintes têm no período em escalonamento. Outro aspeto relevante apresentado neste documento é o teste e a validação dos modelos propostos numa plataforma de simulação comercial. Para além das metodologias propostas, a aplicação permitiu validar os modelos dos equipamentos considerados, nomeadamente, ao nível das redes de distribuição e dos recursos energéticos distribuidos. Nesta dissertação são apresentados três casos de estudos, cada um com diferentes cenários referentes a cenários de operação futuros. Estes casos de estudos são importantes para verificar a viabilidade da implementação das metodologias e algoritmos propostos. Adicionalmente são apresentadas comparações das metodologias propostas relativamente aos resultados obtidos, complexidade de gestão em ambiente de simulação para as diferentes fases da ferramenta proposta e os benefícios e inconvenientes no uso da ferramenta proposta.

Real-time Task-Splitting scheduling algorithms framework

Nos dias de hoje, os sistemas de tempo real crescem em importância e complexidade. Mediante a passagem do ambiente uniprocessador para multiprocessador, o trabalho realizado no primeiro não é completamente aplicável no segundo, dado que o nível de complexidade difere, principalmente devido à existência de múltiplos processadores no sistema. Cedo percebeu-se, que a complexidade do problema não cresce linearmente com a adição destes. Na verdade, esta complexidade apresenta-se como uma barreira ao avanço científico nesta área que, para já, se mantém desconhecida, e isto testemunha-se, essencialmente no caso de escalonamento de tarefas. A passagem para este novo ambiente, quer se trate de sistemas de tempo real ou não, promete gerar a oportunidade de realizar trabalho que no primeiro caso nunca seria possível, criando assim, novas garantias de desempenho, menos gastos monetários e menores consumos de energia. Este último fator, apresentou-se desde cedo, como, talvez, a maior barreira de desenvolvimento de novos processadores na área uniprocessador, dado que, à medida que novos eram lançados para o mercado, ao mesmo tempo que ofereciam maior performance, foram levando ao conhecimento de um limite de geração de calor que obrigou ao surgimento da área multiprocessador. No futuro, espera-se que o número de processadores num determinado chip venha a aumentar, e como é óbvio, novas técnicas de exploração das suas inerentes vantagens têm de ser desenvolvidas, e a área relacionada com os algoritmos de escalonamento não é exceção. Ao longo dos anos, diferentes categorias de algoritmos multiprocessador para dar resposta a este problema têm vindo a ser desenvolvidos, destacando-se principalmente estes: globais, particionados e semi-particionados. A perspectiva global, supõe a existência de uma fila global que é acessível por todos os processadores disponíveis. Este fato torna disponível a migração de tarefas, isto é, é possível parar a execução de uma tarefa e resumir a sua execução num processador distinto. Num dado instante, num grupo de tarefas, m, as tarefas de maior prioridade são selecionadas para execução. Este tipo promete limites de utilização altos, a custo elevado de preempções/migrações de tarefas. Em contraste, os algoritmos particionados, colocam as tarefas em partições, e estas, são atribuídas a um dos processadores disponíveis, isto é, para cada processador, é atribuída uma partição. Por essa razão, a migração de tarefas não é possível, acabando por fazer com que o limite de utilização não seja tão alto quando comparado com o caso anterior, mas o número de preempções de tarefas decresce significativamente. O esquema semi-particionado, é uma resposta de caráter hibrido entre os casos anteriores, pois existem tarefas que são particionadas, para serem executadas exclusivamente por um grupo de processadores, e outras que são atribuídas a apenas um processador. Com isto, resulta uma solução que é capaz de distribuir o trabalho a ser realizado de uma forma mais eficiente e balanceada. Infelizmente, para todos estes casos, existe uma discrepância entre a teoria e a prática, pois acaba-se por se assumir conceitos que não são aplicáveis na vida real. Para dar resposta a este problema, é necessário implementar estes algoritmos de escalonamento em sistemas operativos reais e averiguar a sua aplicabilidade, para caso isso não aconteça, as alterações necessárias sejam feitas, quer a nível teórico quer a nível prá