Estudo da tecnologia de produção dos azulejos Hispano-Mouriscos. Colecção de azulejos Hispano-Mouriscos do Museu do Teatro Romano de Lisboa

Do trabalho em causa resultou a seguinte comunicação: Leal, A.S., Coentro, S., Pereira, S., Fernandes, L., Alves, L., Muralha, V.S.F.. ‘’The collection of Hispano-Moresque tiles from the Museum of the Roman Theatre, in Lisboa: Chemical characterisation by μ–PIXE’’. International Conference on Nuclear Microprobe Technology and Applications’’, Pádua, Itália, 6 a 11 Julho de 2014.

Variation in Aedes aegypti (Linnaeus) (Diptera, Culicidae) infestation in artificial containers in Caxias, state of Maranhão, Brazil

INTRODUCTION: Dengue is a serious public health problem worldwide, with cases reported annually in tropical and subtropical regions. Aedes aegypti (Linnaeus, 1762), the main vector of dengue, is a domiciliary species with high dispersal and survival capacities and can use various artificial containers as breeding sites. We assessed potential container breeding sites of A. aegypti in the municipality of Caxias, Maranhão, Brazil. METHODS: In the initial phase, we analyzed 900 properties in 3 neighborhoods during the dry and rainy seasons (August-October 2005 and February-April 2006, respectively). During the second sampling period, September 2006-August 2007, we used 5 assessment cycles for 300 properties in a single neighborhood. RESULTS: During the dry and rainy seasons, water-storage containers comprised 55.7% (n = 1,970) and 48.5% (n = 1,836) of the total containers inspected, and showed the highest productivity of immature A. aegypti; we found 23.7 and 106.1 individuals/container, respectively, in peridomicile sites. In intradomicile sites, water-storage containers were also the most important breeding sites with 86.4% (n = 973) and 85.6% (n = 900) of all containers and a mean of 7.9 and 108.3 individuals/container in the dry and rainy seaso-October 2006 (1,342). The highest number of positives (70) was recorded in May, mostly (94%) in storage containers. CONCLUSIONS: Storage containers are the principal and most productive A. aegypti breeding sites and are a major contributing factor to the maintenance of this vector in Caxias.

Contributo para a modelação do estudo do comportamento de barragens de aterro com o auxílio de redes neuronais artificiais

O conhecimento do comportamento das barragens de aterro é essencial para garantir o seu funcionamento adequado e para que os objetivos de utilização delineados inicialmente para o respetivo aproveitamento hidráulico possam ser cumpridos. Os fatores de maior relevância num estudo deste tipo de barragens, considerando que apenas estão sob solicitações estáticas, são as pressões de água, registadas em piezómetros, os caudais percolados e os deslocamentos superficiais, geralmente medidos em marcas de nivelamento ou em alvos colocados em peças de centragem forçada. Na presente dissertação pretende-se, com base no conhecimento dos registos dessas medições feitas anteriormente e recorrendo a modelos de inteligência artificial, predizer o valor que se obteria em próximas medições, ajudando assim a decidir qual o melhor procedimento para remediar ou tratar um problema de comportamento relacionado com as variáveis em estudo. Esta dissertação divide-se essencialmente em três partes. Primeiramente, introduzem-se os conceitos relativos à segurança de barragens de aterro, de acordo com o regulamento de segurança adotado em Portugal, dando relevo ao tipo de observação a que são submetidas. Seguidamente, introduz-se o conceito de redes neuronais artificiais e apresenta-se a base de dados, criada com o intuito de uniformizar e melhorar a organização dos valores em estudo das barragens de aterro, que têm sido acompanhadas pelo Laboratório Nacional de Engenharia Civil. Com esta pretende-se facilitar a utilização destes elementos por programas de inteligência artificial. Por último, é feito o enquadramento de um caso de estudo, uma barragem de aterro no Norte de Portugal – barragem de Valtorno-Mourão. Utilizando o Neuroph Studio, os dados relativos à observação desta barragem são aplicados numa rede neuronal artificial, Multi Layer Perceptron Backpropagation Neural Network, permitindo antever comportamentos futuros. Os resultados obtidos são discutidos e perspetivam-se trabalhos para continuar a desenvolver a investigação efetuada.

Detection of purkinje images for automatic positioning of fixation target and interferometric measurements of anterior eye chamber

In cataract surgery, the eye’s natural lens is removed because it has gone opaque and doesn’t allow clear vision any longer. To maintain the eye’s optical power, a new artificial lens must be inserted. Called Intraocular Lens (IOL), it needs to be modelled in order to have the correct refractive power to substitute the natural lens. Calculating the refractive power of this substitution lens requires precise anterior eye chamber measurements. An interferometry equipment, the AC Master from Zeiss Meditec, AG, was in use for half a year to perform these measurements. A Low Coherence Interferometry (LCI) measurement beam is aligned with the eye’s optical axis, for precise measurements of anterior eye chamber distances. The eye follows a fixation target in order to make the visual axis align with the optical axis. Performance problems occurred, however, at this step. Therefore, there was a necessity to develop a new procedure that ensures better alignment between the eye’s visual and optical axes, allowing a more user friendly and versatile procedure, and eventually automatizing the whole process. With this instrument, the alignment between the eye’s optical and visual axes is detected when Purkinje reflections I and III are overlapped, as the eye follows a fixation target. In this project, image analysis is used to detect these Purkinje reflections’ positions, eventually automatically detecting when they overlap. Automatic detection of the third Purkinje reflection of an eye following a fixation target is possible with some restrictions. Each pair of detected third Purkinje reflections is used in automatically calculating an acceptable starting position for the fixation target, required for precise measurements of anterior eye chamber distances.

Ciencia.ao - O portal de ciência e tecnologia e inovação de Angola

A ciência, tecnologia e inovação são pilares fundamentais para o desenvolvimento social e económico de um país. Angola tem apostado cada vez mais nestas vertentes mas os seus académicos e investigadores ainda sentem dificuldade em divulgar os seus trabalhos e não veem os seus esforços devidamente reconhecidos, nomeadamente pela sociedade angolana em geral. A internet como meio privilegiado de divulgação de informação, tem registado uma tendência crescente nos seus níveis de acesso, e cada vez mais em países até agora considerados menos desenvolvidos. A conectividade às redes móveis e de internet tem vindo a crescer a bom ritmo em África e este continente chega mesmo a ultrapassar a Europa e Estados Unidos no número de subscrições de telefones móveis, sendo também o que apresenta uma maior taxa de crescimento no número de utilizadores de internet. A construção do portal Web CIENCIA.AO – Portal de Ciência, Tecnologia e Inovação de Angola – vem constituir-­‐se como uma ferramenta de ajuda à disseminação dos esforços efetuados nestas áreas e a integrar os diversos atores de investigação científica.

Novel antibiotic-loaded orthopaedic bone cements: insights on drug release profiles and biocompatibility

Acrylic bone cement (BC) is widely used as an anchor of artificial joints. Bacterial infection due to biofilm formation and inflammation are common and difficult to treat problems associated with commercial available BC formulations. Research on novel BC compositions is urgently needed. The main objective of this thesis was to develop a new biocompatible antibiotic-loaded BC with improved release profile. To achieve that aim several additives were incorporated, as an antibiotic (levofloxacin) to combat bacterial growth, an anti-inflammatory drug (diclofenac) to decrease the inflammatory process and two well-known and broadly used biopolymers, alginate and chitosan in order to increase matrix porosity, and in this way to intensify the amount of released drug. Novel BC formulations were tested in order to find the most suitable one that had potential to proceed to clinical application. Numerous tests were conducted as: a) evaluation of drug release profiles in different biomimetic media, b) mechanical and surface studies, c) microbiological activity testing against Staphylococcus aureus and d) in vitro biocompatibility assays (fibroblasts and osteoblasts). In general, the addition of biopolymers increased drug release, didn’t compromised BC mechanical properties and increased BC hydrophilicity. Microbiological testing revealed that Lev[BC]Chi was the only matrix that reduced significantly biofilm formation. On the contrary, alginate and diclofenac loading into BC seemed to increase biofilm growth. Biocompatibility studies showed some decrease in cell viability, in particularly on osteoblasts, mainly due to the high amounts of released drugs. In conclusion, the present work has shown that the matrix with more potential to proceed in further investigations was Lev[BC]Chi. Other conditions (namely additives and drugs concentrations) should be evaluated with the other tested BC matrices before being discharged.

Previsão de produção de energia eléctrica através de fontes de energia renováveis

Com o passar do tempo, a aposta em energias renováveis tem vindo a aumentar. De forma a prever o que se irá produzir com os sistemas de energias renováveis, é necessário desenvolver modelos preditivos, específicos para cada situação. No Departamento de Engenharia Electrotécnica (DEE) da Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) encontra-se um sistema fotovoltaico e um sistema eólico em funcionamento, e assim de forma a ter uma estimativa da produção de energia de ambos os sistemas, propôs-se nesta dissertação desenvolver um modelo de previsão de produção de energia eléctrica para os sistemas fotovoltaico e eólico. Para desenvolver o modelo preditivo pretendido, em primeiro lugar recolheram-se os dados meteorológicos e de produção de energia no ano 2013 e realizou-se um processamento desses mesmos dados, com a linguagem de programação Java, uma vez que não se encontravam na melhor forma para serem analisados e utilizados para construção do modelo. Após realizado o processamento, como os dados do ano de 2014 existentes não eram suficientes para testar o modelo depois de ser desenvolvido, geraram-se dados meteorológicos para 2014 tendo em consideração os dados de 2013. Para os dados de energia produzida, criaram-se superfícies de aproximação a partir dos dados de 2013, e utilizando os dados meteorológicos gerados para 2014 obteve-se uma aproximação da energia produzida. Tendo todos os dados necessários para a construção do modelo e posteriormente para o testar, iniciouse o pré-processamento dos dados com recurso a filtros e à Análise em Componentes Principais. Por fim, construíram-se duas estruturas diferentes de Redes Neuronais Artificiais de modo a verificar qual se adequa melhor aos sistemas existentes. Para validar o modelo construído com base em redes neuronais testou-se o modelo com os dados de 2014, diferentes dos utilizados na sua construção. Com os resultados obtidos concluiu-se que o filtro mais adequado para o pré-processamento é o filtro Savitzky-Golay e a estrutura do modelo mais indicada para o pretendido será a Rede Neuronal Artificial (RNA) com apenas uma camada intermédia.

Usos e significados da tecnologia na Academia: uma abordagem sociológica

Paper baseado na comunicação apresenta no VII Congresso Português de Sociologia “Sociedade, Crise, Configurações” (Porto) a 21 de Junho de 2012

Controlo remoto de um robô com recurso ao sistema Android

A interação homem-máquina é muitas vezes um processo excessivamente artificial. Para o homem constitui um desafio permanente a otimização dessa interação capaz de controlar a máquina de modo mais eficiente através de uma maior simplicidade de procedimentos. Este estudo sugere uma forma facilitadora desse controlo. Neste caso, pretende-se controlar um robô por meio de tele-operação, sem contacto visual direto. Um robô incorporando uma câmara é controlado através de um smartphone, que para tal, irá exibir na sua interface a visão do robô e um painel tátil para o controlar. No que diz respeito ao controlo, foram desenvolvidos dois modos de condução, um manual e outro com a velocidade assistida, recorrendo à lei de potência 2/3. Deste modo, deseja-se mostrar que o modo de condução de velocidade assistida facilita a condução ao homem. Com essa finalidade, foi implementado um sistema assente na construção de um robô e no desenvolvimento de uma aplicação Android para controlo do mesmo. Com recurso a este sistema, foi elaborada uma experiência, da qual foram recolhidos dados a fim de testar a hipótese que um robô que implementa leis biológicas no seu modo de funcionamento, facilita a interação homem-máquina.

Semantic relations extraction from unstructured information for domain ontologies enrichment

Based in internet growth, through semantic web, together with communication speed improvement and fast development of storage device sizes, data and information volume rises considerably every day. Because of this, in the last few years there has been a growing interest in structures for formal representation with suitable characteristics, such as the possibility to organize data and information, as well as the reuse of its contents aimed for the generation of new knowledge. Controlled Vocabulary, specifically Ontologies, present themselves in the lead as one of such structures of representation with high potential. Not only allow for data representation, as well as the reuse of such data for knowledge extraction, coupled with its subsequent storage through not so complex formalisms. However, for the purpose of assuring that ontology knowledge is always up to date, they need maintenance. Ontology Learning is an area which studies the details of update and maintenance of ontologies. It is worth noting that relevant literature already presents first results on automatic maintenance of ontologies, but still in a very early stage. Human-based processes are still the current way to update and maintain an ontology, which turns this into a cumbersome task. The generation of new knowledge aimed for ontology growth can be done based in Data Mining techniques, which is an area that studies techniques for data processing, pattern discovery and knowledge extraction in IT systems. This work aims at proposing a novel semi-automatic method for knowledge extraction from unstructured data sources, using Data Mining techniques, namely through pattern discovery, focused in improving the precision of concept and its semantic relations present in an ontology. In order to verify the applicability of the proposed method, a proof of concept was developed, presenting its results, which were applied in building and construction sector.

Contribuição da detecção remota para a prospecção de jazigos de Sn, W e Au na região de Góis

A presente dissertação pretende utilizar técnicas de detecção remota como ferramenta na prospecção de jazigos de estanho, volfrâmio e ouro em Portugal Continental. O facto de ser relativamente comum a coexistência de mineralizações estano-volframíticas com mineralizações auro-argentíferas nas regiões centro e norte de Portugal, associado à importância estratégica e económica destes metais, tanto a nível nacional, como europeu, faz destas regiões um dos mais apetecíveis alvos para a prospecção e exploração mineira em Portugal. No contexto português, as ferramentas de detecção remota têm vindo a ser aplicadas com alguma regularidade e nas mais diversas temáticas das Geociências. Contudo, exceptuando alguns trabalhos, principalmente dos anos oitenta e noventa, são escassos os casos conhecidos da aplicação específica da detecção remota na prospecção de recursos minerais metálicos em Portugal. Assim, através da utilização de critérios de fotointerpretação, da aplicação de técnicas de processamento digital a imagens de satélite, assim como da integração dos resultados obtidos com dados de cartografia geológica, de altimetria e geofísicos, pretende-se a selecção de zonas potencialmente relacionadas com a ocorrência dos referidos metais na região de Góis-Castanheira de Pêra. A selecção das zonas potenciais tem como objectivo a escolha de alvos para posterior estudo em pormenor, cujo alcance já não é abrangido pelo âmbito desta dissertação. Para além da aplicação das técnicas de detecção remota e da integração de diferentes fontes de informação em ambiente SIG, foram realizados trabalhos de campo com o intuito de permitir a validação preliminar dos resultados obtidos.

Modeling and optimization of extracellular polysaccharides production by Enterobacter A47

Polysaccharides are gaining increasing attention as potential environmental friendly and sustainable building blocks in many fields of the (bio)chemical industry. The microbial production of polysaccharides is envisioned as a promising path, since higher biomass growth rates are possible and therefore higher productivities may be achieved compared to vegetable or animal polysaccharides sources. This Ph.D. thesis focuses on the modeling and optimization of a particular microbial polysaccharide, namely the production of extracellular polysaccharides (EPS) by the bacterial strain Enterobacter A47. Enterobacter A47 was found to be a metabolically versatile organism in terms of its adaptability to complex media, notably capable of achieving high growth rates in media containing glycerol byproduct from the biodiesel industry. However, the industrial implementation of this production process is still hampered due to a largely unoptimized process. Kinetic rates from the bioreactor operation are heavily dependent on operational parameters such as temperature, pH, stirring and aeration rate. The increase of culture broth viscosity is a common feature of this culture and has a major impact on the overall performance. This fact complicates the mathematical modeling of the process, limiting the possibility to understand, control and optimize productivity. In order to tackle this difficulty, data-driven mathematical methodologies such as Artificial Neural Networks can be employed to incorporate additional process data to complement the known mathematical description of the fermentation kinetics. In this Ph.D. thesis, we have adopted such an hybrid modeling framework that enabled the incorporation of temperature, pH and viscosity effects on the fermentation kinetics in order to improve the dynamical modeling and optimization of the process. A model-based optimization method was implemented that enabled to design bioreactor optimal control strategies in the sense of EPS productivity maximization. It is also critical to understand EPS synthesis at the level of the bacterial metabolism, since the production of EPS is a tightly regulated process. Methods of pathway analysis provide a means to unravel the fundamental pathways and their controls in bioprocesses. In the present Ph.D. thesis, a novel methodology called Principal Elementary Mode Analysis (PEMA) was developed and implemented that enabled to identify which cellular fluxes are activated under different conditions of temperature and pH. It is shown that differences in these two parameters affect the chemical composition of EPS, hence they are critical for the regulation of the product synthesis. In future studies, the knowledge provided by PEMA could foster the development of metabolically meaningful control strategies that target the EPS sugar content and oder product quality parameters.

Predicting market movement with Artificial Neural Networks

This paper presents an application of an Artificial Neural Network (ANN) to the prediction of stock market direction in the US. Using a multilayer perceptron neural network and a backpropagation algorithm for the training process, the model aims at learning the hidden patterns in the daily movement of the S&P500 to correctly identify if the market will be in a Trend Following or Mean Reversion behavior. The ANN is able to produce a successful investment strategy which outperforms the buy and hold strategy, but presents instability in its overall results which compromises its practical application in real life investment decisions.

Using artificial neural networks to generate trading signals for crude oil, copper and gold futures

In this thesis, a feed-forward, back-propagating Artificial Neural Network using the gradient descent algorithm is developed to forecast the directional movement of daily returns for WTI, gold and copper futures. Out-of-sample back-test results vary, with some predictive abilities for copper futures but none for either WTI or gold. The best statistically significant hit rate achieved was 57% for copper with an absolute return Sharpe Ratio of 1.25 and a benchmarked Information Ratio of 2.11.