996 resultados para Colapso de dados
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Dissertação de Mestrado, Engenharia Eletrica e Eletrónica, Instituto Superior de Engenharia, Universidade do Algarve, 2015
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Dissertação de mestrado, Ciência Cognitiva, Universidade de Lisboa, Faculdade de Psicologia, Faculdade de Medicina, Faculdade de Ciências, Faculdade de Letras, 2014
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Relatório da prática de ensino supervisionada, Mestrado em Ensino de Informática, Universidade de Lisboa, 2014
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Relatório da prática de ensino supervisionada, Mestrado em Ensino da Informática, Universidade de Lisboa, 2014
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Tese de doutoramento, Educação (Didática das Ciências), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2015
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Relatório da Prática de Ensino Supervisionada, Mestrado em Ensino de Informática, Universidade de Lisboa, 2015
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Geografia, Programa de Pós-Graduação em Geografia, 2015.
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Curadoria digital. Dados de pesquisa. eScience. Preservação digital.
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Dissertação de Mestrado em Gestão e Conservação da Natureza.
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O presente trabalho apresenta os resultados dos estudos geotécnicos e de uma base de dados da zona ribeirinha de Vila Nova de Gaia, com o objectivo de compreender melhor os aspectos geotécnicos em ambiente urbano numa área sensível com um registo histórico de instabilidade de taludes rochosos. Além disso, os escassos estudos científicos recentes de natureza geológica e geotécnica em Vila Nova de Gaia justificam o estudo exploratório da geotecnia urbana da zona ribeirinha de Vila Nova de Gaia. A importância de Vila Nova de Gaia como a terceira maior cidade portuguesa e como centro de intensa actividade económica e cultural despoleta uma constante necessidade de expansão. O aumento da densidade populacional acarreta a realização de projectos complexos de engenharia, utilizando o subsolo para a construção e, com frequência, em terrenos com características geotécnicas desfavoráveis. As cidades de Vila Nova de Gaia e do Porto foram sendo edificadas ao longo de encostas numa plataforma litoral caracterizada por uma vasta área aplanada, inclinando ligeiramente para Oeste. Esta plataforma foi cortada pelo Rio Douro num vale encaixado de vertentes abruptas, nas quais se localizam as zonas ribeirinhas das duas cidades. Este trabalho envolveu, inicialmente, uma caracterização topográfica, morfoestrutural, geotectónica e geomecânica da área de estudo e, numa fase posterior, o desenvolvimento duma base de dados geotécnica. Todos os dados geológicos e geotécnicos locais e os estudos geotécnicos levados a cabo in situ pelas diversas empresas e instituições foram representados cartograficamente numa base apoiada pelos Sistemas de Informação Geográfica (SIG). Esta metodologia inter‐disciplinar foi de grande valor para um melhor conhecimento dos riscos geológico‐geotécnicos ao longo das margens do Rio Douro. De facto, a cartografia geotécnica da zona ribeirinha de Vila Nova de Gaia deve constituir uma ferramenta importante para uma previsão mais rigorosa de futuras instabilidades de taludes e um bom instrumento para a gestão do espaço urbano.
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Artigo baseado na comunicação proferida no 8º Congresso SOPCOM: Comunicação Global, Cultura e Tecnologia, realizado na Escola Superior de Comunicação Social (ESCS-IPL), Lisboa, Portugal, 17-19 de outubro de 2013
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Dissertação apresentada à escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Educação Matemática na Educação Pré-Escolar e nos 1º e 2º Ciclos do Ensino Básico
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Relatório do Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações
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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores
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A procura de padrões nos dados de modo a formar grupos é conhecida como aglomeração de dados ou clustering, sendo uma das tarefas mais realizadas em mineração de dados e reconhecimento de padrões. Nesta dissertação é abordado o conceito de entropia e são usados algoritmos com critérios entrópicos para fazer clustering em dados biomédicos. O uso da entropia para efetuar clustering é relativamente recente e surge numa tentativa da utilização da capacidade que a entropia possui de extrair da distribuição dos dados informação de ordem superior, para usá-la como o critério na formação de grupos (clusters) ou então para complementar/melhorar algoritmos existentes, numa busca de obtenção de melhores resultados. Alguns trabalhos envolvendo o uso de algoritmos baseados em critérios entrópicos demonstraram resultados positivos na análise de dados reais. Neste trabalho, exploraram-se alguns algoritmos baseados em critérios entrópicos e a sua aplicabilidade a dados biomédicos, numa tentativa de avaliar a adequação destes algoritmos a este tipo de dados. Os resultados dos algoritmos testados são comparados com os obtidos por outros algoritmos mais “convencionais" como o k-médias, os algoritmos de spectral clustering e um algoritmo baseado em densidade.