Analysis and visualization of energy use for university campus

The reduction of greenhouse gas emissions is one of the big global challenges for the next decades due to its severe impact on the atmosphere that leads to a change in the climate and other environmental factors. One of the main sources of greenhouse gas is energy consumption, therefore a number of initiatives and calls for awareness and sustainability in energy use are issued among different types of institutional and organizations. The European Council adopted in 2007 energy and climate change objectives for 20% improvement until 2020. All European countries are required to use energy with more efficiency. Several steps could be conducted for energy reduction: understanding the buildings behavior through time, revealing the factors that influence the consumption, applying the right measurement for reduction and sustainability, visualizing the hidden connection between our daily habits impacts on the natural world and promoting to more sustainable life. Researchers have suggested that feedback visualization can effectively encourage conservation with energy reduction rate of 18%. Furthermore, researchers have contributed to the identification process of a set of factors which are very likely to influence consumption. Such as occupancy level, occupants behavior, environmental conditions, building thermal envelope, climate zones, etc. Nowadays, the amount of energy consumption at the university campuses are huge and it needs great effort to meet the reduction requested by European Council as well as the cost reduction. Thus, the present study was performed on the university buildings as a use case to: a. Investigate the most dynamic influence factors on energy consumption in campus; b. Implement prediction model for electricity consumption using different techniques, such as the traditional regression way and the alternative machine learning techniques; and c. Assist energy management by providing a real time energy feedback and visualization in campus for more awareness and better decision making. This methodology is implemented to the use case of University Jaume I (UJI), located in Castellon, Spain.

The Visual and Virtual in Contemporary European Learning Contexts

Special issue of Anthropology in Action originated from the Working Images Conference, a joint meeting of TAN and VAN EASA networks

Context classification for service robots

This dissertation presents a solution for environment sensing using sensor fusion techniques and a context/environment classification of the surroundings in a service robot, so it could change his behavior according to the different rea-soning outputs. As an example, if a robot knows he is outdoors, in a field environment, there can be a sandy ground, in which it should slow down. Contrariwise in indoor environments, that situation is statistically unlikely to happen (sandy ground). This simple assumption denotes the importance of context-aware in automated guided vehicles.

Learning new tricks: Corticostriatal dynamics during novel skill learning

Learning novel actions and skills is a prevalent ability across multiple species and a critical feature for survival and competence in a constantly changing world. Novel actions are generated and learned through a process of trial and error, where an animal explores the environment around itself, generates multiple patterns of behavior and selects the ones that increase the likelihood of positive outcomes. Proper adaptation and execution of the selected behavior requires the coordination of several biomechanical features by the animal. Cortico-basal ganglia circuits and loops are critically involved in the acquisition, learning and consolidation of motor skills.(...)

Definição do conceito de blended learning. Proposta metodológica no quadro da terminologia de base conceptual

Sustentado numa abordagem conceptual da Terminologia, o trabalho de investigação que a seguir se desenvolve visa propor um cenário de resposta à questão: como se define o blended learning no contexto educativo de Ensino Superior Pós-Bolonha? A necessidade de compreender, delimitar e harmonizar o conceito de blended learning no panorama actual do Ensino Superior, resulta do pressuposto de que muito embora proliferem descrições de práticas e modelos para a sua operacionalização de reconhecida qualidade - tal como sucede com outros conceitos sob alçada da educação a distância - a reflexão teórica é ainda insuficiente. Com efeito, para responder à questão supra-colocada, propõe-se o desenho de uma metodologia para construção de uma definição intensional do conceito de blended learning que herde, subsuma e melhore o conhecimento existente, identificado através da análise de texto para fins onomasiológicos e de um processo de elicitação de conhecimento tácito e de negociação discursiva junto de sujeitos especializados. A proposta de desenho metodológico que neste trabalho de esboça escora-se globalmente em três etapas: (1) etapa exploratória do domínio-objecto de estudo; (2) etapa de análise onamasiológica de evidência textual e discursiva; (3) etapa de modelização e de validação de resultados. Pretende-se, em primeiro lugar, através do estudo do espaço conceptual das modalidades de educação que se situam no continuum presença-distância sistematizar e ordenar as visões analisadas, propondo representações de educação presencial, educação a distância, e-learning, educação online, aprendizagem enriquecida por tecnologias e ainda de outras modalidades emergentes. As representações assumem o carácter de proposta aberta e decorrem da necessidade de uma primeira ordenação no sentido de topografrar, delineando - a um nível macro - o possível lugar do conceito de blended learning naquele cenário. Num segundo momento, aprofunda-se e circunscreve-se a análise, depurando a evidência observada, agora reduzida a um conjunto de contextos ricos em informação conceptual – um corpus escrito e oral de definições e descrições de blended learning – identificando candidatas a características essenciais e candidatas a características acidentais. Num terceiro momento, procede-se à modelização do conhecimento, encapsulando-a numa proposta de definição sujeita a um processo iterativo e reflexivo, constituído por um conjunto de ciclos de investigação-acção, os quais reflectem a sequência de interacções entre o terminólogo e sujeitos especializados. Defender-se-á que a experimentação deste desenho revela a produtividade de uma sequência cíclica entre a análise textual e discursiva para fins onomasiológicos, a interacção colaborativa e a introspecção. Por outras palavras, embora a natureza do estudo realizado não permita a generalização, para além da relação diádica de mediação que o terminológo estabelece com o especialista, defende-se a produtividade de um procedimento de acção-reflexão autónomo, solitário e introspectivo, no âmbito da qual o terminólogo se afirma como sujeito conceptualizador, decisor e interventor. Resultam deste percurso uma proposta de definição e de descrição de blended learning em língua portuguesa que acreditamos poder servir diferentes actores da comunidade académica envolvida neste domínio de especialidade.

Machine ethics via logic programming

Machine ethics is an interdisciplinary field of inquiry that emerges from the need of imbuing autonomous agents with the capacity of moral decision-making. While some approaches provide implementations in Logic Programming (LP) systems, they have not exploited LP-based reasoning features that appear essential for moral reasoning. This PhD thesis aims at investigating further the appropriateness of LP, notably a combination of LP-based reasoning features, including techniques available in LP systems, to machine ethics. Moral facets, as studied in moral philosophy and psychology, that are amenable to computational modeling are identified, and mapped to appropriate LP concepts for representing and reasoning about them. The main contributions of the thesis are twofold. First, novel approaches are proposed for employing tabling in contextual abduction and updating – individually and combined – plus a LP approach of counterfactual reasoning; the latter being implemented on top of the aforementioned combined abduction and updating technique with tabling. They are all important to model various issues of the aforementioned moral facets. Second, a variety of LP-based reasoning features are applied to model the identified moral facets, through moral examples taken off-the-shelf from the morality literature. These applications include: (1) Modeling moral permissibility according to the Doctrines of Double Effect (DDE) and Triple Effect (DTE), demonstrating deontological and utilitarian judgments via integrity constraints (in abduction) and preferences over abductive scenarios; (2) Modeling moral reasoning under uncertainty of actions, via abduction and probabilistic LP; (3) Modeling moral updating (that allows other – possibly overriding – moral rules to be adopted by an agent, on top of those it currently follows) via the integration of tabling in contextual abduction and updating; and (4) Modeling moral permissibility and its justification via counterfactuals, where counterfactuals are used for formulating DDE.

Management consulting labs-Galp loyalty learning experience

The purpose of this project was to analyze Galp’s loyalty approach in the Portuguese fuel market given the industry context, namely the entry of hypermarket and the resulting increase in competitiveness. The team performed analyses based on analytical models, qualitative research and internal interviews in order to assess Galp’s potential in the field of loyalty and consumers’ behavior. The final recommendations were based on incremental improvements to the Galp’s existing loyalty tool and an innovative paradigm change of the approach to loyalty.

Implementação de um Sistema b-Learning na Escola Secundária do Nambambe-Lubango

Esta dissertação tem como objecto de estudo a implementação de um sistema b-learning na Escola Secundaria do Nambambe -Lubango, uma vez que a instituição reúne condições para a sua materialização, ainda que não a tenha. Por isso, pensámos fazer um estudo pormenorizado sobre o tema, a fim de descrever e explicar as condições existentes para a sua implantação. O Sistema a ser utilizado é o Moodle, com todas as suas ferramentas e potencialidades, nomeadamente: o fórum e a avaliação, que poderão complementar as actividades presenciais com maior rigor e originalidade. A metodologia empregue é o estudo de caso com vista a explicar a implantação do b-learning que é a modalidade aceite para ser efectuada nesta instituição, a julgar pelas vantagens que ela oferece e os benefícios que trará para o processo de ensino-aprendizagem, mormente para os professores e alunos em termos de tecnologia, informação e conhecimento, libertando-se da infoexclusão digital. Com a pesquisa bibliográfica referente à temática e aplicação de um questionário dirigido aos professores e alunos que, depois de analisados os dados, podemos concluir que os inqueridos revelam competências básicas para a execução do projecto e os benefícios que este sistema oferecer para qualquer aprendente, tanto durante a vida como ao longo da vida.

Blogues. Reflexões em ambientes de e-learning pela prática

Esta dissertação tem como referência o trabalho que realizamos no Ministério Público de Pernambuco, onde temos a oportunidade de observar e conhecer os serviços de acolhimento institucional para crianças e adolescentes, bem como da atuação de outros atores que atuam nesta área de medida protetiva, no Estado de Pernambuco. Aqui articularemos esta prática com os achados históricos, teóricos e legais vigentes em busca de estabelecer estratégias e ações de intervenção, para atuarmos neste contexto que geograficamente tem pontos de articulações distantes. Buscamos neste estudo analisar todos os lados de uma construção para a execução de uma plataforma que possa oferecer um serviço de capacitação em e-learning aos profissionais que atuam na área protetiva. Para isto precisaremos identificar o perfil destes profissionais e reconhecer que se, mesmo diante das dificuldades de sua profissão, eles se dispõem em participar de capacitação on-line voltado para a prática. Analisou-se o blog como um sistema adequado para se trabalhar com e-learning recorrendo à literatura para identificar quais os critérios, parâmetros e indicadores que faz um blog institucional de qualidade. Dando corpo ao nosso intento, faremos um percurso pelas teorias da aprendizagem buscando consistência para investigarmos se novas abordagens como o Conectivismo, responde ou não aos nossos anseios de formação continuada na prática e pela prática.

Machine diagnosis based on artificial immune systems

Nowadays, many of the manufactory and industrial system has a diagnosis system on top of it, responsible for ensuring the lifetime of the system itself. It achieves this by performing both diagnosis and error recovery procedures in real production time, on each of the individual parts of the system. There are many paradigms currently being used for diagnosis. However, they still fail to answer all the requirements imposed by the enterprises making it necessary for a different approach to take place. This happens mostly on the error recovery paradigms since the great diversity that is nowadays present in the industrial environment makes it highly unlikely for every single error to be fixed under a real time, no production stop, perspective. This work proposes a still relatively unknown paradigm to manufactory. The Artificial Immune Systems (AIS), which relies on bio-inspired algorithms, comes as a valid alternative to the ones currently being used. The proposed work is a multi-agent architecture that establishes the Artificial Immune Systems, based on bio-inspired algorithms. The main goal of this architecture is to solve for a resolution to the error currently detected by the system. The proposed architecture was tested using two different simulation environment, each meant to prove different points of views, using different tests. These tests will determine if, as the research suggests, this paradigm is a promising alternative for the industrial environment. It will also define what should be done to improve the current architecture and if it should be applied in a decentralised system.

Learning domain-specific sentiment lexicons with applications to recommender systems

Search is now going beyond looking for factual information, and people wish to search for the opinions of others to help them in their own decision-making. Sentiment expressions or opinion expressions are used by users to express their opinion and embody important pieces of information, particularly in online commerce. The main problem that the present dissertation addresses is how to model text to find meaningful words that express a sentiment. In this context, I investigate the viability of automatically generating a sentiment lexicon for opinion retrieval and sentiment classification applications. For this research objective we propose to capture sentiment words that are derived from online users’ reviews. In this approach, we tackle a major challenge in sentiment analysis which is the detection of words that express subjective preference and domain-specific sentiment words such as jargon. To this aim we present a fully generative method that automatically learns a domain-specific lexicon and is fully independent of external sources. Sentiment lexicons can be applied in a broad set of applications, however popular recommendation algorithms have somehow been disconnected from sentiment analysis. Therefore, we present a study that explores the viability of applying sentiment analysis techniques to infer ratings in a recommendation algorithm. Furthermore, entities’ reputation is intrinsically associated with sentiment words that have a positive or negative relation with those entities. Hence, is provided a study that observes the viability of using a domain-specific lexicon to compute entities reputation. Finally, a recommendation system algorithm is improved with the use of sentiment-based ratings and entities reputation.

Peer interaction and learning opportunities in cohesive and less cohesive L2 classrooms

The present study investigates peer to peer oral interaction in two task based language teaching classrooms, one of which was a self-declared cohesive group, and the other a self- declared less cohesive group, both at B1 level. It studies how learners talk cohesion into being and considers how this talk leads to learning opportunities in these groups. The study was classroom-based and was carried out over the period of an academic year. Research was conducted in the classrooms and the tasks were part of regular class work. The research was framed within a sociocognitive perspective of second language learning and data came from a number of sources, namely questionnaires, interviews and audio recorded talk of dyads, triads and groups of four students completing a total of eight oral tasks. These audio recordings were transcribed and analysed qualitatively for interactions which encouraged a positive social dimension and behaviours which led to learning opportunities, using conversation analysis. In addition, recordings were analysed quantitatively for learning opportunities and quantity and quality of language produced. Results show that learners in both classes exhibited multiple behaviours in interaction which could promote a positive social dimension, although behaviours which could discourage positive affect amongst group members were also found. Analysis of interactions also revealed the many ways in which learners in both the cohesive and less cohesive class created learning opportunities. Further qualitative analysis of these interactions showed that a number of factors including how learners approach a task, the decisions they make at zones of interactional transition and the affective relationship between participants influence the amount of learning opportunities created, as well as the quality and quantity of language produced. The main conclusion of the study is that it is not the cohesive nature of the group as a whole but the nature of the relationship between the individual members of the small group completing the task which influences the effectiveness of oral interaction for learning.This study contributes to our understanding of the way in which learners individualise the learning space and highlights the situated nature of language learning. It shows how individuals interact with each other and the task, and how talk in interaction changes moment-by-moment as learners react to the ‘here and now’ of the classroom environment.

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

An interactive learning approach to accounting classes

This working paper explores the use of interactive learning tools, such as business simulations, to facilitate the active learning process in accounting classes. Although business simulations were firstly introduced in the United States in the 1950s, the vast majority of accounting professors still use traditional teaching methods, based in end-of-chapter exercises and written cases. Moreover, the current students’ generation brings new challenges to the classroom related with their video, game, internet and mobile culture. Thus, a survey and an experimentation were conducted to understand, on one hand, if accounting professors are willing to adjust their teaching methods with the adoption of interactive learning tools and, on the other hand, if the adoption of interactive learning tools in accounting classes yield better academic results and levels of satisfaction among students. Students using more interactive learning approaches scored significantly higher means than others that did not. Accounting professors are clearly willing to try, at least once, the use of an accounting simulator in classes.

From user browsing behaviour to user demographics

A Internet conta hoje com mais de 3 mil milhões de utilizadores e esse valor não para de aumentar. Desta forma, proporcionar uma experiência online agradável aos seus utilizadores é cada vez mais importante para as empresas. De modo a tirar partido dos benefícios deste crescimento, as empresas devem ser capazes de identificar os seus clientes-alvo dentro do total de utilizadores; e, subsequentemente, personalizar a sua experiência online. Existem diversas formas de estudar o comportamento online dos utilizadores; no entanto, estas não são ideais e existe uma ampla margem para melhoria. A inovação nesta área pode comportar um grande potencial comercial e até ser disruptiva. Com isto em mente, proponho-me a estudar a possível criacão de um sistema de aprendizagem automática (machine learning) que permita prever informa ações demográficas dos utilizadores estritamente com base no seu comportamento online. Tal sistema poderia constituir uma alternativa às atuais opções, que são mais invasivas; mitigando assim preocupações ao nível da proteção de dados pessoais. No primeiro capítulo (Introdução) explico a motivação para o estudo do comportamento dos utilizadores online por parte de empresas, e descrevo as opções disponíveis atualmente. Apresento também a minha proposta e o contexto em que assenta. O capítulo termina com a identicação de limitações que possam existir a priori. O segundo capítulo (Machine Learning) fornece uma introdução sobre machine learning, com o estudo dos algoritmos que vão ser utilizados e explicando como analisar os resultados. O terceiro capítulo (Implementação) explica a implementação do sistema proposto e descreve o sistema que desenvolvi no decorrer deste estudo, e como integra-lo em sistemas já existentes. No quarto capítulo (Análise e manipulação dos dados), mostro os dados compilados e explico como os recolhi e manipulei para testar a hipótese. No quinto capítulo (Análise de dados e discussão) vemos como e que os dados recolhidos foram usados pelos vários algoritmos para descobrir como se correlacionam com dados dos utilizadores e analiso e discuto os resultados observados. Por fim, o sexto e último capítulo apresenta as conclusões. Dependendo dos resultados, mostro como a hipótese poderia ser melhor testada, ou então discuto os próximos passos para tornar o sistema realidade.