La enseñanza de robótica en el Máster en Automática y Robótica mediante un robot modular

Este trabajo muestra cómo se realiza la enseñanza de robótica mediante un robot modular y los resultados educativos obtenidos en el Máster Universitario en Automática y Robótica de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. En el artículo se describen los resultados obtenidos con el uso de este robot modular tanto en competencias genéricas como específicas, en las enseñanzas de electrónica, control y programación del Máster. En este artículo se exponen los objetivos de aprendizaje para cada uno de ellos, su aplicación a la enseñanza y los resultados educativos obtenidos. En los resultados del estudio, cabe destacar que el alumno ha mostrado mayor interés y ha fomentado su aprendizaje autónomo. Para ello, el robot modular se construyó con herramientas para fomentar este tipo de enseñanza y aprendizaje, tales como comunicaciones interactivas para monitorizar, cambiar y adaptar diversos parámetros de control y potencia del robot.

Desarrollo de un robot modular para la enseñanza en el Máster en Automática y Robótica

Este trabajo presenta el diseño, construcción y programación de un robot modular para el desarrollo tanto de competencias genéricas como específicas, en las enseñanzas de electrónica, control y programación del Master de Automática y Robótica de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante. En este trabajo se exponen los diferentes módulos propuestos, así como los objetivos de aprendizaje para cada uno de ellos. Uno de los factores más importantes a destacar en el presente estudio es el posible desarrollo de la creatividad y el aprendizaje autónomo. Para ello, se desarrollará especialmente un módulo de comunicación por bluetooth que servirá para monitorizar, cambiar y adaptar on-line diversos parámetros de control y potencia del robot. Además, dicha herramienta se ha introducido como parte de la metodología en las asignaturas del Máster de Electromecánica y Sistemas de Control Automático. En esta memoria se mostrarán los distintos resultados obtenidos durante y en la finalización de este trabajo.

Coordinación, seguimiento y gestión de calidad del Máster Universitario en Automática y Robótica

En la presente memoria se describe la red docente creada con el objetivo de llevar a cabo el seguimiento y aplicación del sistema interno de garantía de calidad de la Escuela Politécnica Superior de la Universidad de Alicante al Máster Universitario en Automática y Robótica. En esta red han participado todos los profesores con docencia en el Máster y han trabajado coordinadamente con el objetivo de recoger los principales indicadores de calidad del Máster atendiendo a distintos criterios. Estos indicadores han servido, por un lado, para comprobar la existencia o no de deficiencias en la implantación e impartición del Título. Por otro lado, estos indicadores han servido como base para la elaboración de la documentación requerida para la reacreditación del Máster ante la ANECA. En la presente memoria se describe la coordinación llevada a cabo así como las principales conclusiones extraídas de la red así como del propio informe de reacreditación.

Análise sintagmática aplicada ao processo de sumarização automática de documentos do português brasileiro

This research studies the application of syntagmatic analysis of written texts in the language of Brazilian Portuguese as a methodology for the automatic creation of extractive summaries. The automation of abstracts, while linked to the area of natural language processing (PLN) is studying ways the computer can autonomously construct summaries of texts. For this we use as presupposed the idea that switch to the computer the way a language is structured, in our case the Brazilian Portuguese, it will help in the discovery of the most relevant sentences, and consequently build extractive summaries with higher informativeness. In this study, we propose the definition of a summarization method that automatically perform the syntagmatic analysis of texts and through them, to build an automatic summary. The phrases that make up the syntactic structures are then used to analyze the sentences of the text, so the count of these elements determines whether or not a sentence will compose the summary to be generated

Diagnóstico de consumos anómalos de energia: abordagem por classificação

Durante o período de funcionamento de uma instalação eléctrica podem ocorrer várias anomalias. Enquanto muitas delas apenas são identificadas tardiamente, outras acabam por nunca serem identificadas como um potencial problema. A identificação atempada dessas anomalias permite a realização de um diagnóstico que leve à correcção das suas causas evitando assim os desperdícios e prejuízos inerentes. A identificação de um consumo anómalo pode ser realizada, de forma automática ou semi automática através de sistemas de apoio que permitam sinalizar falhas ou comportamentos anormais. O trabalho apresentado nesta dissertação pretende possibilitar esta sinalização apenas através da análise dos dados de consumo medidos em tempo real e comparados com dados históricos através de uma abordagem baseada em classificação, recorrendo a métodos de clustering. Foram testadas diferentes abordagens em três casos distintos, dois relativos a consumidores residenciais para os quais existiam registos de consumo durante um período alargado, e um relativo a uma instalação desportiva, para a qual é possível aceder em tempo real ao sistema de gestão de consumos via web. O sistema implementado proporciona vários tipos de informação ao utilizador, permitindo visualizar graficamente a existência de uma potencial anomalia quando a disparidade entre a classificação do consumo no instante e a classe do consumo de referência for significativa.

Transformada wavelet aplicada a análise automática de oscilografias de curta duração em unidades geradoras

The focus of this work is the automatic analysis of disturbance records for electrical power generating units. The main proposition is a method based on wavelet transform applied to short-term disturbance records (waveform records). The goal of the method is to detect the time instants of recorded disturbances and extract meaningful information that characterize the faults. The result is a set of representative information of the monitored signals in power generators. This information can be further classified by an expert system (or other classification method) in order to classify the faults and other abnormal operating conditions. The large amount of data produced by digital fault recorders during faults justify the research of methods to assist the analysts in their task of analysing the disturbances. The literature review pointed out the state of the art and possible applications for oscillography records. The review of the COMTRADE standard and wavelet transform underlines the choice of the method for solving the problem. The conducted tests lead to the determination of the best mother wavelet for the segmentation process. The application of the proposed method to five case studies with real oscillographic records confirmed the accuracy and efficiency of the proposed scheme. With this research, the post-operation analysis of occurrences is improved and as a direct result is the reduction of the time that generators are offline.

EIR – sistema inteligente para detecção e classificação de calcificações em mamografias

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2016.

Contribuições para a deteção automática de fratiras ósseas em imagens de ultrassom

Dissertação de Mestrado, Engenharia Eletrónica e Telecomunicações, Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade do Algarve, 2014

Classificação de esquizofrenia com base em máquinas de suporte vetorial aplicadas a características de imagens de ressonância magnética

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade Gama, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica, 2015.

Normalização automática de descrições de hotéis

As descrições de produtos turísticos na área da hotelaria, aviação, rent-a-car e pacotes de férias baseiam-se sobretudo em descrições textuais em língua natural muito heterogénea com estilos, apresentações e conteúdos muito diferentes entre si. Uma vez que o sector do turismo é bastante dinâmico e que os seus produtos e ofertas estão constantemente em alteração, o tratamento manual de normalização de toda essa informação não é possível. Neste trabalho construiu-se um protótipo que permite a classificação e extracção automática de informação a partir de descrições de produtos de turismo. Inicialmente a informação é classificada quanto ao tipo. Seguidamente são extraídos os elementos relevantes de cada tipo e gerados objectos facilmente computáveis. Sobre os objectos extraídos, o protótipo com recurso a modelos de textos e imagens gera automaticamente descrições normalizadas e orientadas a um determinado mercado. Esta versatilidade permite um novo conjunto de serviços na promoção e venda dos produtos que seria impossível implementar com a informação original. Este protótipo, embora possa ser aplicado a outros domínios, foi avaliado na normalização da descrição de hotéis. As frases descritivas do hotel são classificadas consoante o seu tipo (Local, Serviços e/ou Equipamento) através de um algoritmo de aprendizagem automática que obtém valores médios de cobertura de 96% e precisão de 72%. A cobertura foi considerada a medida mais importante uma vez que a sua maximização permite que não se percam frases para processamentos posteriores. Este trabalho permitiu também a construção e população de uma base de dados de hotéis que possibilita a pesquisa de hotéis pelas suas características. Esta funcionalidade não seria possível utilizando os conteúdos originais. ABSTRACT: The description of tourism products, like hotel, aviation, rent-a-car and holiday packages, is strongly supported on natural language expressions. Due to the extent of tourism offers and considering the high dynamics in the tourism sector, manual data management is not a reliable or scalable solution. Offer descriptions - in the order of thousands - are structured in different ways, possibly comprising different languages, complementing and/or overlap one another. This work aims at creating a prototype for the automatic classification and extraction of relevant knowledge from tourism-related text expressions. Captured knowledge is represented in a normalized/standard format to enable new services based on this information in order to promote and sale tourism products that would be impossible to implement with the raw information. Although it could be applied to other areas, this prototype was evaluated in the normalization of hotel descriptions. Hotels descriptive sentences are classified according their type (Location, Services and/or Equipment) using a machine learning algorithm. The built setting obtained an average recall of 96% and precision of 72%. Recall considered the most important measure of performance since its maximization allows that sentences were not lost in further processes. As a side product a database of hotels was built and populated with search facilities on its characteristics. This ability would not be possible using the original contents.

Processamento e classificação de imagens biológicas: aplicação à histologia

A Histologia, o estudo de tecidos, é uma das áreas fundamentais da Biologia que permitiu enormes avanços científicos. Sendo uma tarefa exigente, meticulosa e demorada, será importante aproveitar a existência de ferramentas e algoritmos computacionais no seu auxílio, tornando o processo mais rápido e possibilitando a descoberta de informação que poderá não estar visível à partida. Esta dissertação tem como principal objectivo averiguar se um animal foi ou não sujeito à ingestão de um xenobiótico. Com esse objectivo em vista, utilizaram-se técnicas de processamento e segmentação de imagem aplicadas a imagens de tecido renal de ratos saudáveis e ratos que ingeriram o xenobiótico. Destas imagens extraíram-se inúmeras características do corpúsculo renal que após serem analisadas através de vários algoritmos de classificação mostraram ser possível saber se o animal ingeriu ou não o xenobiótico, com um reduzido grau de incerteza. ABSTRACT: Histology, the study of tissues, is one of the key areas of Biology that has allowed huge advances in Science. Being a demanding, meticulous and time consuming task, it is important to use the existence of computational tools and algorithms in its aid, making the process faster and enabling the discovery of information that may not be initially visible. The main goal of this thesis is to ascertain if an animal was subjected or not to the ingestion of a xenobiotic. With this in mind, were used image processing and segmentation techniques applied on images of kidney tissue from healthy rats and rats that ingested the xenobiotic. From these images were extracted several features of renal glomeruli that after being analyzed by various classification algorithms had shown to be possible to know, with an acceptable degree of certainty, if the animal ingested or not the xenobiotic.