Importância da disfunção da integração sensorial e da regulação emocional na manisfestação da perturbação do desenvolvimento da coordenação em crianças com perturbação de hiperatividade e défice de atenção

Objetivos: Com a realização deste estudo pretende-se encontrar a prevalência da PDC em crianças entre os 7 e os 14 anos, com diagnóstico de PHDA, com recurso ao BOTMP e ao DCDQ’07 e perceber a existência de fatores de agravamento ou proteção. O segundo objetivo pretende analisar o desempenho de crianças com PHDA ao nível da integração sensorial e regulação emocional. Por último, o terceiro objetivo é analisar os resultados obtidos com as medidas da integração sensorial e regulação emocional, comparando o desempenho entre as crianças que só apresentam PHDA e aquelas que apresentam também PDC, analisado o efeito da integração sensorial e regulação emocional no domínio motor. Métodos: A amostra foi constituída por 37 crianças com diagnóstico de PHDA com idades compreendidas entre 7 e 14 anos. A recolha de dados foi realizada na ULSNE, com apenas um momento de avaliação. Os instrumentos de recolha de dados utilizados foram: questionário sociodemográfico, DCDQ’07, BOTMP, SenSOR e ERE. Para determinar o impacto da integração sensorial e regulação emocional no domínio motor, recorreu-se a uma regressão logística. Resultados: A prevalência das crianças com PHDA que possuí PDC como comorbilidade foi de 51 %, tendo a toma da medicação e o nascimento a termo como fatores de proteção. As crianças avaliadas possuem hiperresponsividade e labilidade emocional, sendo estes défices semelhantes em crianças só com PHDA e com comorbilidade de PDC. Verificou-se ainda que a hiperresponsividade pode estar na base das dificuldades motoras apresentadas por estas crianças, sendo a hiperresponsividade no domínio vestíbulo-propriocetivo um possível fator de agravamento para o desenvolvimento da PDC, quando avaliada pelos pais. Conclusão: Existe uma elevada prevalência da PDC na PHDA tendo sido encontrados défices na regulação emocional e integração sensorial, que poderão explicar as dificuldades apresentadas no domínio motor ou existir como comorbilidade. É imprescindível ter a noção destas dificuldades vivenciadas tanto no diagnóstico como no tratamento, de forma a minimizar o impacto funcional no dia-a-dia das crianças com PHDA.

Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

A nova Torre de Babel – que futuro para a tradução automática?

Poderá, um dia, a tradução automática suprimir ou dissipar as diferenças que bloquearam e obstruíram a comunicação na mítica torre babeliana? Será a tradução automática capaz de diluir as diferenças linguísticas que separam as comunidades humanas? Estas perguntas são, provavelmente, as que ocorrem ao público em geral, quando ouve falar de uma nova descoberta em Inteligência Artificial ou de uma nova aplicação informática para tradução. A curiosidade e o entusiasmo do público não-especialista contrasta, não raras vezes, com algum cepticismo e desconfiança de tradutores e teóricos da tradução.

Adaptive learning in agents behaviour: a framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.

Burnout e engagement nos médicos dos Hospitais do grande Porto

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Gestão das Organizações, Ramo de Gestão de Empresas Orientada por: Prof. Doutor Eduardo Manuel Lopes de Sá e Silva Coorientada por: Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira Esta dissertação inclui as críticas e sugestões feitas pelo júri.