DITRANS - a multi-agent system for integrated diagnosis of power transformers

This paper describes the development and the implementation of a multi-agent system for integrated diagnosis of power transformers. The system is divided in layers which contain a number of agents performing different functions. The social ability and cooperation between the agents lead to the final diagnosis and to other relevant conclusions through integrating various monitoring technologies, diagnostic methods and data sources, such as the dissolved gas analysis.

Development of a SPE–UHPLC–MS/MS methodology for thedetermination of non-steroidal anti-inflammatory and analgesicpharmaceuticals in seawaterPaula

An analytical methodology for the simultaneous determination of seven pharmaceuticals and two metabolites belonging to the non-steroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and analgesics therapeutic groups was developed based on off-line solid-phase extraction and ultra-high performance liquid chromatography coupled to tandem mass spectrometry (SPE–UHPLC–MS/MS). Extraction conditions were optimized taking into account parameters like sorbent material, sample volume and sample pH. Method detection limits (MDLs) ranging from 0.02 to 8.18 ng/L were obtained. This methodology was successfully applied to the determination of the selected pharmaceuticals in seawater samples of Atlantic Ocean in the Northern Portuguese coast. All the pharmaceuticals have been detected in the seawater samples, with pharmaceuticals like ibuprofen, acetaminophen, ketoprofen and the metabolite hydroxyibuprofen being the most frequently detected at concentrations that can reach some hundreds of ng/L.

Projeto e desenvolvimento de células robotizadas para soldadura e cladding

A utilização de equipamentos robóticos para o processo de soldadura por arco elétrico teve um forte crescimento nas décadas de 80 e 90, altura em que o custo e fiabilidade da tecnologia passou a permitir a integração de robôs em linhas de produção ou em células de fabrico. Depressa cresceram as exigências de uma produção com qualidade repetitiva e facilmente ajustável, e as restrições ao uso de processos manuais ou de tecnologias com pouca flexibilidade. Desde o início do século XXI que a renovação de uma estação de fabrico de peças soldadas para produção em série, especialmente no setor automóvel, parece forçada à integração de robôs industriais, que assim se tornaram símbolos de produtividade. A KAMAZ encontra-se atualmente a renovar alguns dos seus processos de fabrico, incluindo as áreas de soldadura por arco ou cladding. Esta Dissertação aborda o trabalho elaborado, depois de contratualizada com a ABB Rússia a instalação de novas células de fabrico robotizado nesta empresa. Este projeto tem início com o levantamento das necessidades, a verificação do processo existente, e a procura da solução tecnológica que se adapte a essas condições e cumpra os requisitos acordados. São realizadas modelações e simulações off-line em 3D, usando o software RobotStudio da ABB, que permitiram testar cada solução e analisar a sua adequação e viabilidade. Para maior garantia de se obter a qualidade esperada na fusão e deposição do material por processo com arco elétrico revestido a gás, foram realizados testes reais utilizando equipamento robótico em condições baseadas nos testes feitos no ambiente virtual. Por último, são ajustadas as localizações dos postos de trabalho ao layout existente e é feito o balanceamento do tempo de operação manual com o tempo do processo robotizado. Este projeto de Tese termina com a aceitação do cliente para a solução encontrada e para os resultados dos testes reais de ambos os processos.

Analysis and Visualisation of Crowd-sourced Tourism Data

C3S2E '16 Proceedings of the Ninth International C* Conference on Computer Science & Software Engineering

Collaborative Filtering with Semantic Neighbour Discovery

Nearest neighbour collaborative filtering (NNCF) algorithms are commonly used in multimedia recommender systems to suggest media items based on the ratings of users with similar preferences. However, the prediction accuracy of NNCF algorithms is affected by the reduced number of items – the subset of items co-rated by both users – typically used to determine the similarity between pairs of users. In this paper, we propose a different approach, which substantially enhances the accuracy of the neighbour selection process – a user-based CF (UbCF) with semantic neighbour discovery (SND). Our neighbour discovery methodology, which assesses pairs of users by taking into account all the items rated at least by one of the users instead of just the set of co-rated items, semantically enriches this enlarged set of items using linked data and, finally, applies the Collinearity and Proximity Similarity metric (CPS), which combines the cosine similarity with Chebyschev distance dissimilarity metric. We tested the proposed SND against the Pearson Correlation neighbour discovery algorithm off-line, using the HetRec data set, and the results show a clear improvement in terms of accuracy and execution time for the predicted recommendations.