O valor da interacção verbal

Neste artigo procuramos reflectir sobre a dimensão dos elementos para- -linguísticos e extra-linguísticos na actividade conversacional e no papel que detêm na gestão deste espaço interlocutivo.

Sistema de animação de personagens virtuais para comunicação não verbal

O principal objectivo da animação de personagens virtuais é o de contar uma história através da utilização de personagens virtuais emocionalmente expressivos. Os personagens têm personalidades distintas, e transmitem as suas emoções e processos de pensamento através dos seus comportamentos (comunicação não verbal). As suas acções muitas das vezes constituem a geração de movimentos corporais complexos. Existem diversas questões a considerar quando se anima uma entidade complexa, tais como, a posição das zonas móveis e as suas velocidades. Os personagens virtuais são um exemplo de entidades complexas e estão entre os elementos mais utilizados em animação computacional. O foco desta dissertação consistiu na criação de uma proposta de sistema de animação de personagens virtuais, cujos movimentos e expressões faciais são capazes de transmitir emoções e estados de espírito. Os movimentos primários, ou seja os movimentos que definem o comportamento dos personagens, são provenientes da captura de movimentos humanos (Motion Capture). As animações secundárias, tais como as expressões faciais, são criadas em Autodesk Maya recorrendo à técnica BlendShapes. Os dados obtidos pela captura de movimentos, são organizados numa biblioteca de comportamentos através de um grafo de movimentos, conhecido por Move Tree. Esta estrutura permite o controlo em tempo real dos personagens através da gestão do estado dos personagens. O sistema possibilita também a transição eficaz entre movimentos semelhantes e entre diferentes velocidades de locomoção, minimizando o efeito de arrastamento de pés conhecido como footskate. Torna-se assim possível definir um trajecto que o personagem poderá seguir com movimentos suaves. Estão também disponíveis os resultados obtidos nas sessões de avaliação realizadas, que visaram a determinação da qualidade das transições entre animações. Propõem-se ainda o melhoramento do sistema através da implementação da construção automática do grafo de movimentos.

Aplicação do Relation Play em crianças com perturbação autista

Este estudo teve como objectivo verificar a eficácia de um programa de Relation play em crianças com Perturbação Autista, incidindo na comunicação não verbal e de interacção social. A amostra foi constituída por 3 crianças com Perturbação Autista. Foi realizado um estudo de caso quantitativo de carácter pré-experimental do tipo ABA. Os participantes foram submetidos a um programa de Relation Play constituído por 13 sessões, duas vezes por semana. O instrumento utilizado foi uma lista de verificação de comportamentos. Verificaram--‐se melhorias em alguns aspectos da comunicação não verbal e interacção social.

A Publicidade no Ensino do Inglês no 1.º Ciclo: uma abordagem didática

Numa era de globalização, de desenvolvimento tecnológico exponencial e de consumismo exacerbado, a publicidade conquistou o quotidiano das sociedades modernas e seduziu, também, as nossas crianças. Subjacente ao paradigma de que o comportamento humano dá respostas favoráveis a estímulos adequados e apresentados com oportunidade e habilidade (Caetano et al., 2011), colocamos a hipótese de utilização didática de anúncios publicitários na aula de Inglês para o desenvolvimento de competências comunicativas. Este projeto assentou no aproveitamento do potencial que a publicidade oferece, tendo em conta, por um lado, a envolvência sedutora que a torna um meio privilegiado para captar a atenção e veicular informação e, por outro, a prevalência de palavras em Inglês que nela se observa. O estudo, de natureza qualitativa, é o resultado de uma investigação-ação, na qual adotamos uma metodologia baseada num modelo descritivo e interpretativo, através de métodos qualitativos de recolha de dados e análise de informação, que teve como participantes crianças do 4.º ano de escolaridade. Desenvolvemos questionários, como instrumentos de recolha de dados, aplicados a professores e alunos. Construímos, igualmente, guiões de atividades com sugestões de exploração da publicidade no ensino da língua. Comprovamos que a publicidade, aliada ao Inglês, pode ser um valioso recurso no desenvolvimento e aprendizagem das crianças, pois é um material autêntico, motivador, atrai a atenção, possibilita o contacto com situações reais, envolve linguagem verbal e não-verbal e permite a exploração de diferentes temas, o que contribui, certamente, para a compreensão intercultural, a mobilização de saberes e o desenvolvimento do espírito crítico.

Análise da tradução e legendagem da sátira no mockumentary

O presente trabalho foi elaborado no âmbito da dissertação do Mestrado em Tradução e Interpretação Especializadas, e tem como objectivo estudar o formato mockumentary, no qual se baseia a minha análise, e compreender as especificidades da tradução do elemento satírico de que este híbrido se pode revestir, enquanto elemento potenciador de comicidade. A Tradução Audiovisual é um fenómeno com que nos deparamos diariamente, seja a partir de uma televisão, de um ecrã de computador ou de um dispositivo móvel, em que estamos perante um conjunto de elementos semióticos diversos, para os quais concorre uma combinação essencial de quatro canais, a saber, o canal visual, acústico, verbal e não-verbal. O tradutor deve ter em consideração não só o código verbal, como também os elementos que não são estritamente linguísticos, como gestos, música, expressões faciais, etc. Dado que Uma Família Muito Moderna, sobre a qual baseei a minha análise, é uma série humorística com um forte pendor satírico, afigurou-se como primeiro objecto de estudo por descrever o mockumentary e analisar como esse humor se verifica na versão portuguesa. Deste modo, impõe-se abordar a questão da tradução do humor, neste caso de trocadilhos (wordplay), puns e casos de polissemia, bem como da tradução de referências culturais e intertextuais. Para esse efeito, procedi a uma análise contrastiva entre o texto original, em língua inglesa, e verificar a recuperação do tom satírico potenciador de humor nas legendas, na língua de chegada, em língua portuguesa. Em conjunto, estes elementos concorrem para a construção de um texto que, no caso deste mockumentary, se reveste de um forte tom satírico - mock - para a criação de humor, apresentando uma série que, apesar de indubitavelmente fictícia, revela determinados traços associados a formatos televisivos informativos - documentary - , transmitindo ao espectador uma ilusão de realidade e de factualidade.

The Interpretation of Verbal Probability Expressions Used in the IAS/IFRS: the auditors Rrgistered with the portuguese securities market commission

One of the main arguments in favour of the adoption and convergence with the international accounting standards published by the IASB (i.e. IAS/IFRS) is that these will allow comparability of financial reporting across countries. However, because these standards use verbal probability expressions (v.g. “probable”) when establishing the recognition and disclosure criteria for accounting elements, they require professional accountants to interpret and classify the probability of an outcome or event taking into account those terms and expressions and to best decide in terms of financial reporting. This paper reports part of a research we carried out on the interpretation of “in context” verbal probability expressions used in the IAS/IFRS by the auditors registered with the Portuguese Securities Market Commission, the Comissão do Mercado de Valores Mobiliários (CMVM). Our results provide support for the hypothesis that culture affects the CMVM registered auditors’ interpretation of verbal probability expressions through its influence on the accounting value (or attitude) of conservatism. Our results also suggest that there are significant differences in their interpretation of the term “probable”, which is consistent with literature in general. Since “probable” is the most frequent verbal probability expression used in the IAS/IFRS, this may have a negative impact on financial statements comparability.

An architecture for an effective usage of data mining in business intelligence systems

Business Intelligence (BI) is one emergent area of the Decision Support Systems (DSS) discipline. Over the last years, the evolution in this area has been considerable. Similarly, in the last years, there has been a huge growth and consolidation of the Data Mining (DM) field. DM is being used with success in BI systems, but a truly DM integration with BI is lacking. Therefore, a lack of an effective usage of DM in BI can be found in some BI systems. An architecture that pretends to conduct to an effective usage of DM in BI is presented.

Genetic algorithm methodology applied to intelligent house control

In recent years the use of several new resources in power systems, such as distributed generation, demand response and more recently electric vehicles, has significantly increased. Power systems aim at lowering operational costs, requiring an adequate energy resources management. In this context, load consumption management plays an important role, being necessary to use optimization strategies to adjust the consumption to the supply profile. These optimization strategies can be integrated in demand response programs. The control of the energy consumption of an intelligent house has the objective of optimizing the load consumption. This paper presents a genetic algorithm approach to manage the consumption of a residential house making use of a SCADA system developed by the authors. Consumption management is done reducing or curtailing loads to keep the power consumption in, or below, a specified energy consumption limit. This limit is determined according to the consumer strategy and taking into account the renewable based micro generation, energy price, supplier solicitations, and consumers’ preferences. The proposed approach is compared with a mixed integer non-linear approach.

Simulated annealing metaheuristic to solve the optimal power flow

The optimal power flow problem has been widely studied in order to improve power systems operation and planning. For real power systems, the problem is formulated as a non-linear and as a large combinatorial problem. The first approaches used to solve this problem were based on mathematical methods which required huge computational efforts. Lately, artificial intelligence techniques, such as metaheuristics based on biological processes, were adopted. Metaheuristics require lower computational resources, which is a clear advantage for addressing the problem in large power systems. This paper proposes a methodology to solve optimal power flow on economic dispatch context using a Simulated Annealing algorithm inspired on the cooling temperature process seen in metallurgy. The main contribution of the proposed method is the specific neighborhood generation according to the optimal power flow problem characteristics. The proposed methodology has been tested with IEEE 6 bus and 30 bus networks. The obtained results are compared with other wellknown methodologies presented in the literature, showing the effectiveness of the proposed method.

Ant colony search algorithm for the optimal power flow problem

To maintain a power system within operation limits, a level ahead planning it is necessary to apply competitive techniques to solve the optimal power flow (OPF). OPF is a non-linear and a large combinatorial problem. The Ant Colony Search (ACS) optimization algorithm is inspired by the organized natural movement of real ants and has been successfully applied to different large combinatorial optimization problems. This paper presents an implementation of Ant Colony optimization to solve the OPF in an economic dispatch context. The proposed methodology has been developed to be used for maintenance and repairing planning with 48 to 24 hours antecipation. The main advantage of this method is its low execution time that allows the use of OPF when a large set of scenarios has to be analyzed. The paper includes a case study using the IEEE 30 bus network. The results are compared with other well-known methodologies presented in the literature.

ANN based support for distributed energy resources scheduling in smart grids

The future scenarios for operation of smart grids are likely to include a large diversity of players, of different types and sizes. With control and decision making being decentralized over the network, intelligence should also be decentralized so that every player is able to play in the market environment. In the new context, aggregator players, enabling medium, small, and even micro size players to act in a competitive environment, will be very relevant. Virtual Power Players (VPP) and single players must optimize their energy resource management in order to accomplish their goals. This is relatively easy to larger players, with financial means to have access to adequate decision support tools, to support decision making concerning their optimal resource schedule. However, the smaller players have difficulties in accessing this kind of tools. So, it is required that these smaller players can be offered alternative methods to support their decisions. This paper presents a methodology, based on Artificial Neural Networks (ANN), intended to support smaller players’ resource scheduling. The used methodology uses a training set that is built using the energy resource scheduling solutions obtained with a reference optimization methodology, a mixed-integer non-linear programming (MINLP) in this case. The trained network is able to achieve good schedule results requiring modest computational means.

Computational intelligence applications for future power systems

Power system planning, control and operation require an adequate use of existing resources as to increase system efficiency. The use of optimal solutions in power systems allows huge savings stressing the need of adequate optimization and control methods. These must be able to solve the envisaged optimization problems in time scales compatible with operational requirements. Power systems are complex, uncertain and changing environments that make the use of traditional optimization methodologies impracticable in most real situations. Computational intelligence methods present good characteristics to address this kind of problems and have already proved to be efficient for very diverse power system optimization problems. Evolutionary computation, fuzzy systems, swarm intelligence, artificial immune systems, neural networks, and hybrid approaches are presently seen as the most adequate methodologies to address several planning, control and operation problems in power systems. Future power systems, with intensive use of distributed generation and electricity market liberalization increase power systems complexity and bring huge challenges to the forefront of the power industry. Decentralized intelligence and decision making requires more effective optimization and control techniques techniques so that the involved players can make the most adequate use of existing resources in the new context. The application of computational intelligence methods to deal with several problems of future power systems is presented in this chapter. Four different applications are presented to illustrate the promises of computational intelligence, and illustrate their potentials.

Cyber-physical intelligence in the context of power systems

Cyber-Physical Intelligence is a new concept integrating Cyber-Physical Systems and Intelligent Systems. The paradigm is centered in incorporating intelligent behavior in cyber-physical systems, until now too oriented to the operational technological aspects. In this paper we will describe the use of Cyber-Physical Intelligence in the context of Power Systems, namely in the use of Intelligent SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) systems at different levels of the Power System, from the Power Generation, Transmission, and Distribution Control Centers till the customers houses.

A long-term swarm intelligence hedging tool applied to electricity markets

This paper proposes a swarm intelligence long-term hedging tool to support electricity producers in competitive electricity markets. This tool investigates the long-term hedging opportunities available to electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward) and financial (options) settlement. To find the optimal portfolio the producer risk preference is stated by a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance estimation and the expected return are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecast model, developed by the authors, whose explanation is outside the scope of this paper. The proposed tool makes use of Particle Swarm Optimization (PSO) and its performance has been evaluated by comparing it with a Genetic Algorithm (GA) based approach. To validate the risk management tool a case study, using real price historical data for mainland Spanish market, is presented to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.