Imparidade de ativos fixos tangíveis: aspetos contabilísticos, fiscais e de auditoria

Dissertação apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Auditoria Orientada por: Mestre Carlos Martins

A influência do marketing de redes sociais no relacionamento

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Marketing Digital, sob orientação do Professor Doutor José de Freitas Santos

(Des)vantagens do regime especial de tributação dos grupos de sociedades

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças Orientador: Mestre, Gabriela Pinheiro

Características y desarrollo del acogimiento familiar en dos países con fuerte tradición de acogimiento residencial: España y Portugal

Los procesos de acogimiento familiar que se producen en cada país dependen de factores históricos y culturales que dan lugar a grandes diferencias internacionales. A pesar de que las comparativas internacionales ofrecen un medio de intercambio de experiencias, lo que permite el aprendizaje mutuo y la transferencia de buenas prácticas, a menudo encontramos enormes barreras para su realización debido, entre otros factores, al limitado acceso a los datos sobre la práctica de la protección infantil. Frente a estas limitaciones, este artículo ofrece una investigación comparativa realizada en España y Portugal, cuyo objetivo ha sido la evaluación del acogimiento familiar en dos países donde la investigación en el ámbito de la protección infantil há sido tradicionalmente desatendida. Sobre una muestra de 357 casos en España y 289 en Portugal, se realizó un estudio del perfil de características de los niños acogidos, las familias de origen y los acogedores, así como de los procesos de acogida en ambos países. La comparativa reveló importantes diferencias relacionadas con la mayor edad al inicio del acogimiento de los niños en España; el perfil de los acogedores, con edades más avanzadas, un bajo nivel educativo y llevando a cabo acogidas de más de un niño simultaneamente en Portugal. El estudio comparado nos ha permitido identificar áreas que requieren mayor atención en ambos países, como la renovación generacional del banco de acogedores en Portugal o la necesidad de acelerar los procesos de toma de decisiones para la entrada en acogimiento familiar en España. Se pretende que este artículo sirva de aliento para la recogida de datos y comparación con otros países iberoamericanos.

An intelligent clustering scheme for distributed intrusion detection in vehicular cloud computing

In recent years, vehicular cloud computing (VCC) has emerged as a new technology which is being used in wide range of applications in the area of multimedia-based healthcare applications. In VCC, vehicles act as the intelligent machines which can be used to collect and transfer the healthcare data to the local, or global sites for storage, and computation purposes, as vehicles are having comparatively limited storage and computation power for handling the multimedia files. However, due to the dynamic changes in topology, and lack of centralized monitoring points, this information can be altered, or misused. These security breaches can result in disastrous consequences such as-loss of life or financial frauds. Therefore, to address these issues, a learning automata-assisted distributive intrusion detection system is designed based on clustering. Although there exist a number of applications where the proposed scheme can be applied but, we have taken multimedia-based healthcare application for illustration of the proposed scheme. In the proposed scheme, learning automata (LA) are assumed to be stationed on the vehicles which take clustering decisions intelligently and select one of the members of the group as a cluster-head. The cluster-heads then assist in efficient storage and dissemination of information through a cloud-based infrastructure. To secure the proposed scheme from malicious activities, standard cryptographic technique is used in which the auotmaton learns from the environment and takes adaptive decisions for identification of any malicious activity in the network. A reward and penalty is given by the stochastic environment where an automaton performs its actions so that it updates its action probability vector after getting the reinforcement signal from the environment. The proposed scheme was evaluated using extensive simulations on ns-2 with SUMO. The results obtained indicate that the proposed scheme yields an improvement of 10 % in detection rate of malicious nodes when compared with the existing schemes.