Optimização de uma máquina de pultrusão

Este trabalho teve como principal objectivo optimizar um equipamento de produção de perfis pultrudidos já existente na empresa ALTO – PERFIS PULTRUDIDOS, Lda. O trabalho surgiu na sequência de um Projecto financiado pelo Programa QREN – Quadro de Referência Estratégico Nacional, determinadas debilidades identificadas no processo de pultrusão, principalmente ao nível da eficiência térmica na fieira e de alguma falta de produtividade devida às diversas operações necessárias à mudança da fieira consoante o tipo de perfil a produzir. Após um levantamento prévio da situação e uma adequada segmentação da máquina nas diferentes partes que a constituem e que contribuem activamente para o processo de produção dos perfis, foi elaborada uma lista de prioridades e foram sendo procuradas as soluções mais adequadas para cada caso, sempre com a participação activa da empresa, com vista à sua implementação final. A metodologia adoptada passou sempre por uma reunião inicial com os representantes da empresa e com os orientadores, efectuando-se a tradicional “tempestade de ideias”. Depois da correspondente maturação, desenvolvimento e aprovação prévia, por parte da empresa, as ideias foram desenvolvidas e até implementadas na sua maioria. O saldo poderá considerar-se extremamente positivo, tanto para a empresa que, ao implementar as soluções, as validou e ganhou competitividade, como para as pessoas envolvidas neste projecto, através da enorme aprendizagem adquirida.

TURTLE: Systems and technologies for deep ocean long term presence

This paper describes the TURTLE project that aim to develop sub-systems with the capability of deep-sea long-term presence. Our motivation is to produce new robotic ascend and descend energy efficient technologies to be incorporated in robotic vehicles used by civil and military stakeholders for underwater operations. TURTLE contribute to the sustainable presence and operations in the sea bottom. Long term presence on sea bottom, increased awareness and operation capabilities in underwater sea and in particular on benthic deeps can only be achieved through the use of advanced technologies, leading to automation of operation, reducing operational costs and increasing efficiency of human activity.

High-Content Analysis of Breast Cancer Using Single-Cell Deep Transfer Learning

High-content analysis has revolutionized cancer drug discovery by identifying substances that alter the phenotype of a cell, which prevents tumor growth and metastasis. The high-resolution biofluorescence images from assays allow precise quantitative measures enabling the distinction of small molecules of a host cell from a tumor. In this work, we are particularly interested in the application of deep neural networks (DNNs), a cutting-edge machine learning method, to the classification of compounds in chemical mechanisms of action (MOAs). Compound classification has been performed using image-based profiling methods sometimes combined with feature reduction methods such as principal component analysis or factor analysis. In this article, we map the input features of each cell to a particular MOA class without using any treatment-level profiles or feature reduction methods. To the best of our knowledge, this is the first application of DNN in this domain, leveraging single-cell information. Furthermore, we use deep transfer learning (DTL) to alleviate the intensive and computational demanding effort of searching the huge parameter's space of a DNN. Results show that using this approach, we obtain a 30% speedup and a 2% accuracy improvement.