7 resultados para mobile device

em Instituto Politécnico do Porto, Portugal


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In recent years, mobile learning has emerged as an educational approach to decrease the limitation of learning location and adapt the teaching-learning process to all type of students. However, the large number and variety of Web-enabled devices poses challenges for Web content creators who want to automatic get the delivery context and adapt the content to mobile devices. In this paper we study several approaches to adapt the learning content to mobile phones. We present an architecture for deliver uniform m-Learning content to students in a higher School. The system development is organized in two phases: firstly enabling the educational content to mobile devices and then adapting it to all the heterogeneous mobile platforms. With this approach, Web authors will not need to create specialized pages for each kind of device, since the content is automatically transformed to adapt to any mobile device capabilities from WAP to XHTML MP-compliant devices.

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In recent years, mobile learning has emerged as an educational approach to decrease the limitation of learning location and adapt the teaching-learning process to all type of students. However, the large number and variety of Web-enabled devices poses challenges for Web content creators who want to automatic get the delivery context and adapt the content to mobile devices. This paper studies several approaches to adapt the learning content to mobile phones. It presents an architecture for deliver uniform m-Learning content to students in a higher School. The system development is organized in two phases: firstly enabling the educational content to mobile devices and then adapting it to all the heterogeneous mobile platforms. With this approach, Web authors will not need to create specialized pages for each kind of device, since the content is automatically transformed to adapt to any mobile device capabilities from WAP to XHTML MP-compliant devices.

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Fingerprinting is an indoor location technique, based on wireless networks, where data stored during the offline phase is compared with data collected by the mobile device during the online phase. In most of the real-life scenarios, the mobile node used throughout the offline phase is different from the mobile nodes that will be used during the online phase. This means that there might be very significant differences between the Received Signal Strength values acquired by the mobile node and the ones stored in the Fingerprinting Map. As a consequence, this difference between RSS values might contribute to increase the location estimation error. One possible solution to minimize these differences is to adapt the RSS values, acquired during the online phase, before sending them to the Location Estimation Algorithm. Also the internal parameters of the Location Estimation Algorithms, for example the weights of the Weighted k-Nearest Neighbour, might need to be tuned for every type of terminal. This paper focuses both approaches, using Direct Search optimization methods to adapt the Received Signal Strength and to tune the Location Estimation Algorithm parameters. As a result it was possible to decrease the location estimation error originally obtained without any calibration procedure.

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Nowadays there is an increase of location-aware mobile applications. However, these applications only retrieve location with a mobile device's GPS chip. This means that in indoor or in more dense environments these applications don't work properly. To provide location information everywhere a pedestrian Inertial Navigation System (INS) is typically used, but these systems can have a large estimation error since, in order to turn the system wearable, they use low-cost and low-power sensors. In this work a pedestrian INS is proposed, where force sensors were included to combine with the accelerometer data in order to have a better detection of the stance phase of the human gait cycle, which leads to improvements in location estimation. Besides sensor fusion an information fusion architecture is proposed, based on the information from GPS and several inertial units placed on the pedestrian body, that will be used to learn the pedestrian gait behavior to correct, in real-time, the inertial sensors errors, thus improving location estimation.

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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.

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Nos últimos anos, a nossa sociedade sofreu alterações significativas ao nível tecnológico que têm vindo a modificar o quotidiano do cidadão e transportaram para a palma da mão um conjunto significativo de tarefas até há poucos anos impensáveis. Atualmente, torna-se possível realizar as mais simples tarefas como, a título de exemplo, efetuar um cálculo matemático, tirar fotografias ou registar numa agenda um compromisso, ou tarefas mais complexas, como por exemplo, escrever ou editar um documento, trabalhar numa folha de cálculo ou enviar um e-mail com um anexo, isto tudo com o recurso a um simples dispositivo móvel, conhecido como smartphone ou tablet. Apesar de existirem diversos tipos de apps que seriam um bom auxílio para o aumento da produtividade dos utilizadores de dispositivos móveis Android, nem todos têm conhecimento das mesmas, pelo que é importante que os utilizadores tenham conhecimentos das vantagens da utilização destes recursos e de tudo o que podem realizar com os seus dispositivos com o objetivo de aumentar a sua produtividade profissional ou pessoal. O presente estudo pretende contribuir para uma análise sobre a potencial utilização das novas tecnologias, mais propriamente estudando e recomendando apps de produtividade. Com este intuito foi criada uma app de recomendação de aplicações de produtividade com recurso a um método de sistemas de recomendação. São apresentados os resultados e as conclusões, com recurso a opiniões de potenciais utilizadores.

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Concepts like E-learning and M-learning are changing the traditional learning place. No longer restricted to well-defined physical places, education on Automation and other Engineering areas is entering the so-called ubiquitous learning place, where even the more practical knowledge (acquired at lab classes) is now moving into, due to emergent concepts such as Remote Experimentation or Mobile Experimentation. While Remote Experimentation is traditionally regarded as the remote access to real-world experiments through a simple web browser running on a PC connected to the Internet, Mobile Experimentation may be seen as the access to those same (or others) experiments, through mobile devices, used in M-learning contexts. These two distinct client types (PCs versus mobile devices) pose specific requirements for the remote lab infrastructure, namely the ability to tune the experiment interface according to the characteristics (e.g. display size) of the accessing device. This paper addresses those requirements, namely by proposing a new architecture for the remote lab infrastructure able to accommodate both Remote and Mobile Experimentation scenarios.