A experiência da audiência das telenovelas em Portugal: um modelo a partir da teoria fundamentada em dados

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Ciências da Comunicação

Separação de dados hiperespectrais baseada na análise de vértices de um simplex

Os sensores hiperespectrais que estão a ser desenvolvidos para aplicações em detecção remota, produzem uma elevada quantidade de dados. Tal quantidade de dados obriga a que as ferramentas de análise e processamento sejam eficientes e tenham baixa complexidade computacional. Uma tarefa importante na detecção remota é a determinação das substâncias presentes numa imagem hiperespectral e quais as suas concentrações. Neste contexto, Vertex component analysis (VCA), é um método não-supervisionado recentemente proposto que é eficiente e tem a complexidade computacional mais baixa de todos os métodos conhecidos. Este método baseia-se no facto de os vértices do simplex corresponderem às assinaturas dos elementos presentes nos dados. O VCA projecta os dados em direcções ortogonais ao subespaço gerado pelas assinaturas das substâncias já encontradas, correspondendo o extremo desta projecção à assinatura da nova substância encontrada. Nesta comunicação apresentam-se várias optimizações ao VCA nomeadamente: 1) a introdução de um método de inferência do sub-espaço de sinal que permite para além de reduzir a dimensionalidade dos dados, também permite estimar o número de substâncias presentes. 2) projeção dos dados é executada em várias direcções para garantir maior robustez em situações de baixa relação sinal-ruído. As potencialidades desta técnica são ilustradas num conjunto de experiências com dados simulados e reais, estes últimos adquiridos pela plataforma AVIRIS.

Estruturas de dados para representação de um léxico bilingue

Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Separação de dados hiperespectrais por análise de componentes dependentes

A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.

Armazéns de dados em bases de dados NoSQL

Na atualidade, existe uma quantidade de dados criados diariamente que ultrapassam em muito as mais otimistas espectativas estabelecidas na década anterior. Estes dados têm origens bastante diversas e apresentam-se sobre várias formas. Este novo conceito que dá pelo nome de Big Data está a colocar novos e rebuscados desafios ao seu armazenamento, tratamento e manipulação. Os tradicionais sistemas de armazenamento não se apresentam como a solução indicada para este problema. Estes desafios são alguns dos mais analisados e dissertados temas informáticos do momento. Várias tecnologias têm emergido com esta nova era, das quais se salienta um novo paradigma de armazenamento, o movimento NoSQL. Esta nova filosofia de armazenamento visa responder às necessidades de armazenamento e processamento destes volumosos e heterogéneos dados. Os armazéns de dados são um dos componentes mais importantes do âmbito Business Intelligence e são, maioritariamente, utilizados como uma ferramenta de apoio aos processos de tomada decisão, levados a cabo no dia-a-dia de uma organização. A sua componente histórica implica que grandes volumes de dados sejam armazenados, tratados e analisados tendo por base os seus repositórios. Algumas organizações começam a ter problemas para gerir e armazenar estes grandes volumes de informação. Esse facto deve-se, em grande parte, à estrutura de armazenamento que lhes serve de base. Os sistemas de gestão de bases de dados relacionais são, há algumas décadas, considerados como o método primordial de armazenamento de informação num armazém de dados. De facto, estes sistemas começam a não se mostrar capazes de armazenar e gerir os dados operacionais das organizações, sendo consequentemente cada vez menos recomendada a sua utilização em armazéns de dados. É intrinsecamente interessante o pensamento de que as bases de dados relacionais começam a perder a luta contra o volume de dados, numa altura em que um novo paradigma de armazenamento surge, exatamente com o intuito de dominar o grande volume inerente aos dados Big Data. Ainda é mais interessante o pensamento de que, possivelmente, estes novos sistemas NoSQL podem trazer vantagens para o mundo dos armazéns de dados. Assim, neste trabalho de mestrado, irá ser estudada a viabilidade e as implicações da adoção de bases de dados NoSQL, no contexto de armazéns de dados, em comparação com a abordagem tradicional, implementada sobre sistemas relacionais. Para alcançar esta tarefa, vários estudos foram operados tendo por base o sistema relacional SQL Server 2014 e os sistemas NoSQL, MongoDB e Cassandra. Várias etapas do processo de desenho e implementação de um armazém de dados foram comparadas entre os três sistemas, sendo que três armazéns de dados distintos foram criados tendo por base cada um dos sistemas. Toda a investigação realizada neste trabalho culmina no confronto da performance de consultas, realizadas nos três sistemas.

Modelo de seleção de fornecedores baseado em dados reais – plataforma informática e dados de suporte ao modelo

Atualmente, as estratégias que as empresas optam por seguir para a maximização de recursos materiais e humanos, podem representar a diferença entre o sucesso e o fracasso. A seleção de fornecedores é um fator bastante crítico para o desempenho da empresa compradora, sendo por vezes necessária a resolução de problemas que apresentam um elevado grau de complexidade. A escolha dos métodos a ser utilizados e a eleição dos critérios mais relevantes foi feito com base no estudo de diversos autores e nas repostas obtidas a um inquérito online difundido por uma amostra de empresas portuguesas, criado especificamente para compreender quais os fatores que mais peso tinham nas decisões de escolha de parceiros. Além disso, os resultados adquiridos desta forma foram utilizados para conceder mais precisão às ponderações efetuadas na ferramenta de seleção, na escolha dos melhores fornecedores introduzidos pelos utilizadores da mesma. Muitos estudos literários propõem o uso de métodos para simplificar a tarefa de seleção de fornecedores. Esta dissertação aplica o estudo realizado nos métodos de seleção, nomeadamente o Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART) e Analytic Hierarchy Process (AHP), necessários para o desenvolvimento de uma ferramenta de software online que permitia, a qualquer empresa nacional, obter uma classificação para os seus fornecedores perante um conjunto de critérios e subcritérios.

Contributo dos dados lidar para o inventário florestal municipal

Relatório de Estágio apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território

Utilização do processador Cell para o processamento de dados obtidos por tomografia aplicada a materiais compósitos

Dissertação de Mestrado em Engenharia Informática

Plataforma de Dados de Saúde - Portal Institucional

O presente documento de dissertação retrata o desenvolvimento do projeto PDS-Portal Institucional cujo cerne é um sistema para recolha, armazenamento e análise de dados (plataforma de Business Intelligence). Este portal está enquadrado na área da saúde e é uma peça fundamental no sistema da Plataforma de dados da Saúde, que é constituído por quatro portais distintos. Esta plataforma tem como base um sistema totalmente centrado no utente, que agrega dados de saúde dos utentes e distribui pelos diversos intervenientes: utente, profissionais de saúde nacionais e internacionais e organizações de saúde. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento do PDS-Portal Institucional, recorrendo a uma plataforma de Business Intelligence, com o intuito de potenciar os utilizadores de uma ferramenta analítica para análise de dados. Estando a informação armazenada em dois dos portais da Plataforma de dados da Saúde (PDS-Portal Utente e PDS-Portal Profissional), é necessário modular um armazém de dados que agregue a informação de ambos e, através do PDS-PI, distribua um conjunto de análises ao utilizador final. Para tal este sistema comtempla um mecanismo totalmente automatizado para extração, tratamento e carregamento de dados para o armazém central, assim como uma plataforma de BI que disponibiliza os dados armazenados sobre a forma de análises específicas. Esta plataforma permite uma evolução constante e é extremamente flexível, pois fornece um mecanismo de gestão de utilizadores e perfis, assim como capacita o utilizador de um ambiente Web para análise de dados, permitindo a partilha e acesso a partir de dispositivos móveis. Após a implementação deste sistema foi possível explorar os dados e tirar diversas conclusões que são de extrema importância tanto para a evolução da PDS como para os métodos de praticar os cuidados de saúde em Portugal. Por fim são identificados alguns pontos de melhoria do sistema atual e delineada uma perspetiva de evolução futura. É certo que a partir do momento que este projeto seja lançado para produção, novas oportunidades surgirão e o contributo dos utilizadores será útil para evoluir o sistema progressivamente.

Estruturas de dados métricas genéricas em memória secundária

Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

Modelo de seleção de fornecedores baseado em dados reais – desenvolvimento de ferramentas para os métodos de seleção

A seleção de fornecedores é considerada atualmente estratégica para as empresas que estão inseridas em ambientes cada vez mais dinâmicos e exigentes. Nesta dissertação são determinados os critérios e métodos mais usados no problema de seleção de fornecedores. Para estes serem alcançados, analisaram-se artigos da área e de ilustres autores para assim se perceber quais os critérios das áreas mais influentes, na hora de tomada de decisão sobre os melhores fornecedores para as empresas. A partir deste estudo foi construído um inquérito de resposta curta, enviado a empresas a laborar em Portugal, para se obter as importâncias dadas aos critérios por parte das empresas. Com estas respostas conclui-se que critérios relacionados com a qualidade e o custo são os mais relevantes. Relativamente aos métodos, foram estudados teórica e praticamente, o AHP e o SMART. O primeiro por ser o mais referenciado nos artigos estudados e o segundo por ser o mais simples de implementar e usar. No SMART foram criadas as funções valor para regerem o funcionamento do método. Estas funções foram desenvolvidas de raiz, com base num estudo bibliográfico prévio para cada um dos subcritérios, para se entender qual o melhor tipo de função a aplicar definindo matematicamente melhor o comportamento de cada um deles. A tomada de decisão é bastante importante nas organizações, pois pode conduzir ao sucesso ou insucesso. Assim é explicado a envolvente da tomada de decisão, o problema da seleção dos fornecedores, como se desenvolve o processo de seleção e quais são os métodos existentes para auxiliar a escolha dos mesmos. Por fim é apresentado o modelo proposto baseado nos resultados obtidos através do inquérito, e a aplicação dos dois métodos (AHP e SMART) para um melhor entendimento dos mesmos.

Escala de avaliação dos estilos de ensino: qualidades psicométricas dos dados

Este trabalho apresenta uma escala de avaliação da qualidade dos comportamentos interactivos maternos. Embora este instrumento tenha sido utilizado no contexto de um projecto mais amplo que visa estudar os determinantes maternos da qualidade do envolvimento da criança, este artigo centra-se especificamente nas decisões metodológicas relativas à observação dos comportamentos interactivos maternos. A Escala de Avaliação dos Estilos de Ensino (EAEE) foi utilizada para observar os comportamentos interactivos de 120 mães de crianças em idade de creche, numa situação de jogo livre, seguida de arrumação dos brinquedos. Cada díade foi observada em três momentos diferentes. A análise das dimensões subjacentes, dos coeficientes de consistência interna e de acordo inter-observadores, bem como da consistência temporal dos dados, permite concluir que a EAEE é uma medida útil e adequada dos comportamentos interactivos de mães portuguesas em situações diádicas de jogo.

Bases de Dados NoSQL

Com o advento da invenção do modelo relacional em 1970 por E.F.Codd, a forma como a informação era gerida numa base de dados foi totalmente revolucionada. Migrou‐se de sistemas hierárquicos baseados em ficheiros para uma base de dados relacional com tabelas relações e registos que simplificou em muito a gestão da informação e levou muitas empresas a adotarem este modelo. O que E.F.Codd não previu foi o facto de que cada vez mais a informação que uma base de dados teria de armazenar fosse de proporções gigantescas, nem que as solicitações às bases de dados fossem da mesma ordem. Tudo isto veio a acontecer com a difusão da internet que veio ligar todas as pessoas de qualquer parte do mundo que tivessem um computador. Com o número de adesões à internet a crescer, o número de sites que nela eram criados também cresceu (e ainda cresce exponencialmente). Os motores de busca que antigamente indexavam alguns sites por dia, atualmente indexam uns milhões de sites por segundo e, mais recentemente as redes sociais também estão a lidar com quantidades gigantescas de informação. Tanto os motores de busca como as redes sociais chegaram à conclusão que uma base de dados relacional não chega para gerir a enorme quantidade de informação que ambos produzem e como tal, foi necessário encontrar uma solução. Essa solução é NoSQL e é o assunto que esta tese vai tratar. O presente documento visa definir e apresentar o problema que as bases de dados relacionais têm quando lidam com grandes volumes de dados, introduzir os limites do modelo relacional que só até há bem pouco tempo começaram a ser evidenciados com o surgimento de movimentos, como o BigData, com o crescente número de sites que surgem por dia e com o elevado número de utilizadores das redes sociais. Será também ilustrada a solução adotada até ao momento pelos grandes consumidores de dados de elevado volume, como o Google e o Facebook, enunciando as suas características vantagens, desvantagens e os demais conceitos ligados ao modelo NoSQL. A presente tese tenciona ainda demonstrar que o modelo NoSQL é uma realidade usada em algumas empresas e quais as principias mudanças a nível programático e as boas práticas delas resultantes que o modelo NoSQL traz. Por fim esta tese termina com a explicação de que NoSQL é uma forma de implementar a persistência de uma aplicação que se inclui no novo modelo de persistência da informação.

Dados, informação, conhecimento, o business intelligence e as suas motivações

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Dados de reconhecimento facial em Business Intelligence

Vivemos cada vez mais numa era de crescentes avanços tecnológicos em diversas áreas. O que há uns anos atrás era considerado como praticamente impossível, em muitos dos casos, já se tornou realidade. Todos usamos tecnologias como, por exemplo, a Internet, Smartphones e GPSs de uma forma natural. Esta proliferação da tecnologia permitiu tanto ao cidadão comum como a organizações a sua utilização de uma forma cada vez mais criativa e simples de utilizar. Além disso, a cada dia que passa surgem novos negócios e startups, o que demonstra o dinamismo que este crescimento veio trazer para a indústria. A presente dissertação incide sobre duas áreas em forte crescimento: Reconhecimento Facial e Business Intelligence (BI), assim como a respetiva combinação das duas com o objetivo de ser criado um novo módulo para um produto já existente. Tratando-se de duas áreas distintas, é primeiramente feito um estudo sobre cada uma delas. A área de Business Intelligence é vocacionada para organizações e trata da recolha de informação sobre o negócio de determinada empresa, seguindo-se de uma posterior análise. A grande finalidade da área de Business Intelligence é servir como forma de apoio ao processo de tomada de decisão por parte dos analistas e gestores destas organizações. O Reconhecimento Facial, por sua vez, encontra-se mais presente na sociedade. Tendo surgido no passado através da ficção científica, cada vez mais empresas implementam esta tecnologia que tem evoluído ao longo dos anos, chegando mesmo a ser usada pelo consumidor final, como por exemplo em Smartphones. As suas aplicações são, portanto, bastante diversas, desde soluções de segurança até simples entretenimento. Para estas duas áreas será assim feito um estudo com base numa pesquisa de publicações de autores da respetiva área. Desde os cenários de utilização, até aspetos mais específicos de cada uma destas áreas, será assim transmitido este conhecimento para o leitor, o que permitirá uma maior compreensão por parte deste nos aspetos relativos ao desenvolvimento da solução. Com o estudo destas duas áreas efetuado, é então feita uma contextualização do problema em relação à área de atuação da empresa e quais as abordagens possíveis. É também descrito todo o processo de análise e conceção, assim como o próprio desenvolvimento numa vertente mais técnica da solução implementada. Por fim, são apresentados alguns exemplos de resultados obtidos já após a implementação da solução.