Relação entre as variáveis sociais, económicas e ambientais com o padrão da distribuição espaço-temporal dos casos de Dengue por munícipio no Brasil : de 2008 até 2012, utilizando o SOM

Atualmente, um dos principais desafios que afeta a saúde pública no Brasil é a crescente evolução no número de casos e epidemias provocados pelo vírus da dengue. Não existem estudos suficientes que consigam elucidar quais fatores contribuem para a evolução das epidemias de Dengue. Fatores como condições sanitárias, localização geográfica, investimentos financeiros em infraestrutura e qualidade de vida podem estar relacionados com a incidência de Dengue. Além disso, outra questão que merece um maior destaque é o estudo para se identificar o grau de impacto das variáveis determinantes da dengue e se existe um padrão que está correlacionado com a taxa de incidência. Desta forma, este trabalho tem como objetivo principal a correlação da taxa de incidência da dengue na população de cada município brasileiro, utilizando dados relativos aos aspectos sociais, econômicos, demográficos e ambientais. Outra contribuição relevante do trabalho, foi a análise dos padrões de distribuição espacial da taxa de incidência de Dengue e sua relação com os padrões encontrados utilizando as variáveis socioeconômicas e ambientais, sobretudo analisando a evolução temporal no período de 2008 até 2012. Para essa análises, utilizou-se o Sistema de Informação Geográfica (SIG) aliado com a mineração de dados, através da metodologia de rede neural mais especificamente o mapa auto organizável de Kohonen ou self-organizing maps (SOM). Tal metodologia foi empregada para a identificação de padrão de agrupamentos dessas variáveis e sua relação com as classes de incidência de dengue no Brasil (Alta, Média e Baixa). Assim, este projeto contribui de forma significativa para uma melhor compreensão dos fatores que estão associados à ocorrência de Dengue, e como essa doença está correlacionada com fatores como: meio ambiente, infraestrutura e localização no espaço geográfico.

Reconfigurable photonic logic architecture

The amorphous silicon photo-sensor studied in this thesis, is a double pin structure (p(a-SiC:H)-i’(a-SiC:H)-n(a-SiC:H)-p(a-SiC:H)-i(a-Si:H)-n(a-Si:H)) sandwiched between two transparent contacts deposited over transparent glass thus with the possibility of illumination on both sides, responding to wave-lengths from the ultra-violet, visible to the near infrared range. The frontal il-lumination surface, glass side, is used for light signal inputs. Both surfaces are used for optical bias, which changes the dynamic characteristics of the photo-sensor resulting in different outputs for the same input. Experimental studies were made with the photo-sensor to evaluate its applicability in multiplexing and demultiplexing several data communication channels. The digital light sig-nal was defined to implement simple logical operations like the NOT, AND, OR, and complex like the XOR, MAJ, full-adder and memory effect. A pro-grammable pattern emission system was built and also those for the validation and recovery of the obtained signals. This photo-sensor has applications in op-tical communications with several wavelengths, as a wavelength detector and to execute directly logical operations over digital light input signals.

Quadratic programming versus second order con programming in portfolio optimization

Despite the extensive literature in finding new models to replace the Markowitz model or trying to increase the accuracy of its input estimations, there is less studies about the impact on the results of using different optimization algorithms. This paper aims to add some research to this field by comparing the performance of two optimization algorithms in drawing the Markowitz Efficient Frontier and in real world investment strategies. Second order cone programming is a faster algorithm, appears to be more efficient, but is impossible to assert which algorithm is better. Quadratic Programming often shows superior performance in real investment strategies.

Impacto da crise no volume e perfil de internamento de doentes com VIH-SIDA em Portugal Continental : análise temporal 2001-2012

RESUMO - Contexto: O início da crise económica em Portugal no ano de 2009 colocou o país numa grave recessão económica aliada a diversas medidas de austeridade. Como consequência assistiu-se, ao nível nacional, uma diminuição do PIB, aumento do desemprego e assim como uma série de restrições orçamentais em várias áreas, nomeadamente a da saúde. Apesar de existir inúmeros estudos que avaliaram o impacto das recessões económicas na saúde os resultados são controversos e não existe um consenso quanto a esta associação. No que se refere às doenças infeciosas o número de estudos é bastante mais reduzido. O objetivo deste estudo foi o de analisar o impacto da crise atual no volume e perfil de internamento de doentes com VIH/SIDA, de forma a complementar a escassa evidência existente neste domínio. Metodologia: Foram analisados 53,296 episódios de internamento nos hospitais do SNS entre o ano de 2001 e 2012, cujo diagnóstico principal é a infeção pelo VIH/SIDA. Considerou-se o ano de 2009 como o ano inicial da crise. Através de regressões multivariadas avaliou-se o impacto da crise no volume de doentes internados, duração de internamento, número de co-morbilidades, risco de ser admitido via urgência e risco de mortalidade no internamento. Adicionalmente repetiu-se a análise por região NUTS II de Portugal Continental (Norte, Alentejo, LVT, Centro e Algarve). Resultados: A crise não teve impacto no volume de doentes internados. No entanto, após o ano de 2009, registou-se uma diminuição de 5.6% na duração de internamento; um aumento de 1.6% no número de co-morbilidades; um aumento de 11.1% no risco de ser admitido via urgência e um aumento de 8.6% do risco de mortalidade no internamento. As análises por região permitiram verificar que as regiões mais afetadas pela crise foram a região LVT e a região Norte. Conclusão: A crise em Portugal não teve impacto na incidência de internamentos por VIH/SIDA. Porém o aumento do número de co-morbilidades, do risco de ser admitido via urgência e do risco de mortalidade no internamento parece refletir um agravamento da severidade dos casos após o ano de 2009. Adicionalmente a diminuição da duração de internamento com o efeito da crise poderá refletir tanto aumento da eficiência dos cuidados prestados ou ao contrário, uma diminuição da sua qualidade.

Variação temporal da protoporfirina-zinco PPZ em trabalhadores expostos a chumbo

RESUMO - O doseamento da protoporfirina-zinco (PPZ) vem sendo preconizado como indicador a utilizar em primeira linha nos programas de monitorização biológica da exposição profissional a chumbo. A PPZ apresenta um elevado grau de associação com a plumbemia e representa, num dado momento, o efeito metabólico do chumbo sobre a ferro- -quelatase (enzima catalisadora da incorporação do ferro na protoporfirina IX) ao longo dos anteriores cerca de três meses. Num estudo incidindo sobre 67 trabalhadores expostos a chumbo, do sexo masculino, os autores avaliaram a variação da PPZ em relação à plumbemia determinada num determinado momento (t0) e em sucessivos doseamentos efectuados cerca de 30 (t1), 60 (t2) e 90 (t3) dias após esse momento. Da análise dos resultados obtidos conclui-se que em trabalhadores expostos a chumbo de modo considerado estável (com níveis de Pb-S entre 30 e 78 μg/dL) a PPZ não variou significativamente ao longo do período de tempo considerado. Deste modo, parece poder concluir-se que os resultados de PPZ são representativos do nível de exposição (inferida pelos níveis de dose interna) pelo menos em relação ao período de cerca de três meses anteriores, correspondendo à resposta orgânica consequente à dose em causa.

Implementação de um modelo de geometric semantic genetic programming para aplicação naval

Recaí sob a responsabilidade da Marinha Portuguesa a gestão da Zona Económica Exclusiva de Portugal, assegurando a sua segurança da mesma face a atividades criminosas. Para auxiliar a tarefa, é utilizado o sistema Oversee, utilizado para monitorizar a posição de todas as embarcações presentes na área afeta, permitindo a rápida intervenção da Marinha Portuguesa quando e onde necessário. No entanto, o sistema necessita de transmissões periódicas constantes originadas nas embarcações para operar corretamente – casos as transmissões sejam interrompidas, deliberada ou acidentalmente, o sistema deixa de conseguir localizar embarcações, dificultando a intervenção da Marinha. A fim de colmatar esta falha, é proposto adicionar ao sistema Oversee a capacidade de prever as posições futuras de uma embarcação com base no seu trajeto até à cessação das transmissões. Tendo em conta os grandes volumes de dados gerados pelo sistema (históricos de posições), a área de Inteligência Artificial apresenta uma possível solução para este problema. Atendendo às necessidades de resposta rápida do problema abordado, o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming baseado em referências de Vanneschi et al. apresenta-se como uma possível solução, tendo já produzido bons resultados em problemas semelhantes. O presente trabalho de tese pretende integrar o algoritmo de Geometric Semantic Genetic Programming desenvolvido com o sistema Oversee, a fim de lhe conceder capacidades preditivas. Adicionalmente, será realizado um processo de análise de desempenho a fim de determinar qual a ideal parametrização do algoritmo. Pretende-se com esta tese fornecer à Marinha Portuguesa uma ferramenta capaz de auxiliar o controlo da Zona Económica Exclusiva Portuguesa, permitindo a correta intervenção da Marinha em casos onde o atual sistema não conseguiria determinar a correta posição da embarcação em questão.

Assessment of NDVI, land surface temperature and precipitation anomalies for drought monitoring in Bayankhongor province, Mongolia

During the last decade Mongolia’s region was characterized by a rapid increase of both severity and frequency of drought events, leading to pasture reduction. Drought monitoring and assessment plays an important role in the region’s early warning systems as a way to mitigate the negative impacts in social, economic and environmental sectors. Nowadays it is possible to access information related to the hydrologic cycle through remote sensing, which provides a continuous monitoring of variables over very large areas where the weather stations are sparse. The present thesis aimed to explore the possibility of using NDVI as a potential drought indicator by studying anomaly patterns and correlations with other two climate variables, LST and precipitation. The study covered the growing season (March to September) of a fifteen year period, between 2000 and 2014, for Bayankhongor province in southwest Mongolia. The datasets used were MODIS NDVI, LST and TRMM Precipitation, which processing and analysis was supported by QGIS software and Python programming language. Monthly anomaly correlations between NDVI-LST and NDVI-Precipitation were generated as well as temporal correlations for the growing season for known drought years (2001, 2002 and 2009). The results show that the three variables follow a seasonal pattern expected for a northern hemisphere region, with occurrence of the rainy season in the summer months. The values of both NDVI and precipitation are remarkably low while LST values are high, which is explained by the region’s climate and ecosystems. The NDVI average, generally, reached higher values with high precipitation values and low LST values. The year of 2001 was the driest year of the time-series, while 2003 was the wet year with healthier vegetation. Monthly correlations registered weak results with low significance, with exception of NDVI-LST and NDVI-Precipitation correlations for June, July and August of 2002. The temporal correlations for the growing season also revealed weak results. The overall relationship between the variables anomalies showed weak correlation results with low significance, which suggests that an accurate answer for predicting drought using the relation between NDVI, LST and Precipitation cannot be given. Additional research should take place in order to achieve more conclusive results. However the NDVI anomaly images show that NDVI is a suitable drought index for Bayankhongor province.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.