Estudo da camada pictórica na azulejaria portuguesa do século XVII

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Conservação e Restauro Área de especialização: Cerâmica e Vidro

Métodos de Taguchi aplicados à análise cromatográfica na identificação de isocianatos

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

INA verde : diagnóstico dos processos de separação e recolha selectiva de resíduos consumíveis no INA, I.P.

Esta apresentação decorre do projecto realizado pela equipa: Helena Rato, César Madureira, David Ferraz e Margarida Quintela Martins

Processos de separação e recolha selectiva de resíduos nos organismos públicos - resultados da pesquisa com membros do Clube Net@ina.pt

Comunicação apresentada no 6º Congresso Nacional de Administração Pública realizado pelo INA em Lisboa, de 29 a 30 de Outubro de 2008

Estudo dos genes humanos tipo Mob: hsMo4A e hsMob4B

Dissertação apresentada para a obtenção do grau de Doutor em Biologia,especialidade Genética Molecular pela Universidade Nova de Lisboa,Faculdade de Ciências e Tecnologia

Comparação de métodos de identificação de bactérias floculentas presentes em ETAR

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente – Perfil Engenharia Sanitária

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.

A gestão de resíduos nos empreendimentos turísticos do Algarve

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Gestão Integrada e Valorização de Resíduos

Tecnologia e cidadania: a AP à distância de um clique

Comunicação apresentada no Ciclo de Debates "Pensar a Administração Pública", 15.ª Sessão - Tecnologia e Cidadania: a AP à distância de um clique, organizada pelo INA, em Lisboa a 4 de junho de 2015

Tecnologia e cidadania: a AP à distância de um clique

Comunicação apresentada no Ciclo de Debates "Pensar a Administração Pública", 15.ª Sessão - Tecnologia e Cidadania: a AP à distância de um clique, organizada pelo INA, em Lisboa a 4 de junho de 2015

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.

Desenvolvimento de um novo sistema portátil de detecção de sequências específicas de ADN/ARN a partir de nanossondas de ouro com integração de sensores ópticos baseados na tecnologia do silício nanocristalino

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Nanotecnologias e Nanociências pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia.

Uma extensão da representação de Munn e o grau de separação dos idempotentes de um block-group

Actas do Encontro de Algebristas Portugueses 2005, Braga, Portugal, Centro de Matemática da Universidade do Minho, (2006),p. 105-116

Desenvolvimento de apoio à decisão operacional – previsão de curto prazo de geração distribuída de tecnologia eólica ligada à RND

No contexto da penetração de energias renováveis no sistema elétrico, Portugal ocupa uma posição de destaque a nível mundial, muito devido à produção de eólica. Com um sistema elétrico com forte presença de fontes de energia renováveis, novos desafios surgem, nomeadamente no caso da energia eólica pela sua imprevisibilidade e volatilidade. O recurso eólico embora seja ilimitado não é armazenável, surgindo assim a necessidade da procura de modelos de previsão de produção de energia elétrica dos parques eólicos de modo a permitir uma boa gestão do sistema. Nesta dissertação apresentam-se as contribuições resultantes de um trabalho de pesquisa e investigação sobre modelos de previsão da potência elétrica com base em valores de previsões meteorológicas, nomeadamente, valores previstos da intensidade e direção do vento. Consideraram-se dois tipos de modelos: paramétricos e não paramétricos. Os primeiros são funções polinomiais de vários graus e a função sigmoide, os segundos são redes neuronais artificiais. Para a estimação dos modelos e respetiva validação, são usados dados recolhidos ao longo de dois anos e três meses no parque eólico do Pico Alto de potência instalada de 6 MW. De forma a otimizar os resultados da previsão, consideram-se diferentes classes de perfis de produção, definidas com base em quatro e oito direções do vento, e ajustam-se os modelos propostos em cada uma das classes. São apresentados e discutidos resultados de uma análise comparativa do desempenho dos diferentes modelos propostos para a previsão da potência.

Contribuição para o estudo de sistemas de tratamento de água a adoptar em zonas economicamente desfavorecidas

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, Perfil de Engenharia Sanitária