Intelligent behavior in a Cyber-Ambient training system for control center operators

This paper deals with the application of an intelligent tutoring approach to delivery training in diagnosis procedures of a Power System. In particular, the mechanisms implemented by the training tool to support the trainees are detailed. This tool is part of an architecture conceived to integrate Power Systems tools in a Power System Control Centre, based on an Ambient Intelligent paradigm. The present work is integrated in the CITOPSY project which main goal is to achieve a better integration between operators and control room applications, considering the needs of people, customizing requirements and forecasting behaviors.

Uso do QR no marketing digital: a perspetiva do utilizador português

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

Influência do alinhamento do pé nos Ajustes Posturais Antecipatórios em crianças com Paralisia Cerebral

Introdução: A dificuldade na organização dos ajustes posturais antecipatórios (APAs) é frequentemente associada ao défice de controlo postural (CP) em crianças/jovens com um quadro motor de hemiplegia espástica, resultante de paralisia cerebral. As alterações biomecânicas da tibiotársica e do pé são características comummente observadas nestas crianças/jovens e influenciam o CP na sua globalidade. Objectivo(s): descrever o comportamento dos APAs associados ao início da marcha, face à modificação do alinhamento do pé em crianças/jovens com hemiplegia espástica, após 12 semanas de intervenção, segundo o Conceito Bobath-TND e aplicação de uma Ligadura Funcional (LF). Métodos: Foram avaliadas quatro crianças/jovens num momento inicial (M0) e após 12 semanas de intervenção e de aplicação de uma LF (M1). Recorrendo à eletromiografia de superfície, registaram-se os timings de activação dos músculos tibial anterior, solear, recto abdominal e erector da espinha (bilateralmente). O início do movimento foi calculado a partir da alteração do sinal obtido através da plataforma de pressões. Recorreu-se à aplicação da TMFM-88 para avaliar a função motora global e à aplicação da CIF-CJ para classificar a funcionalidade mediante as actividades e a participação. Procedeu-se ao registo de imagem para facilitar a observação/avaliação das componentes de movimento das crianças/jovens em estudo. Resultados: Após o período de intervenção, verificou-se uma modificação nos valores dos timings de ativação dos músculos em análise, que se aproximaram da janela temporal definida como APAs, bem como na distribuição de carga na base de suporte, nos scores da TMFM-88 e nos qualificadores das “Actividades e Participação”, sugestivos de uma melhor organização dos mecanismos de controlo postural. Conclusão: As crianças/jovens em estudo evidenciaram, após uma intervenção de fisioterapia baseada no Conceito Bobath- TND e aplicação de uma LF, uma evolução favorável tanto ao nível do CP da tibiotársica e do pé, apresentando timings de ativação muscular temporalmente mais ajustados à tarefa, com repercussões positivas nas actividades e participação.

Load Profiling Tool to Support Smart Grid Operation Scenarios

This paper presents the characterization of high voltage (HV) electric power consumers based on a data clustering approach. The typical load profiles (TLP) are obtained selecting the best partition of a power consumption database among a pool of data partitions produced by several clustering algorithms. The choice of the best partition is supported using several cluster validity indices. The proposed data-mining (DM) based methodology, that includes all steps presented in the process of knowledge discovery in databases (KDD), presents an automatic data treatment application in order to preprocess the initial database in an automatic way, allowing time saving and better accuracy during this phase. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customers’ consumption behavior. To validate our approach, a case study with a real database of 185 HV consumers was used.

Data Mining Approach to support the Generation of Realistic Scenarios for Multi-Agent simulation of Electricity Markets

This paper presents the Realistic Scenarios Generator (RealScen), a tool that processes data from real electricity markets to generate realistic scenarios that enable the modeling of electricity market players’ characteristics and strategic behavior. The proposed tool provides significant advantages to the decision making process in an electricity market environment, especially when coupled with a multi-agent electricity markets simulator. The generation of realistic scenarios is performed using mechanisms for intelligent data analysis, which are based on artificial intelligence and data mining algorithms. These techniques allow the study of realistic scenarios, adapted to the existing markets, and improve the representation of market entities as software agents, enabling a detailed modeling of their profiles and strategies. This work contributes significantly to the understanding of the interactions between the entities acting in electricity markets by increasing the capability and realism of market simulations.