A Real Time Vision System for Autonomous Systems: Characterization during a Middle Size Match

in RoboCup 2007: Robot Soccer World Cup XI

Implementação de um modelo de Data Warehouse para o Serviço Nacional de Avisos Agrícolas

Trabalho de Projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.

Decision Support for Energy Contracts Negotiation with Game Theory and Adaptive Learning

This paper presents a decision support methodology for electricity market players’ bilateral contract negotiations. The proposed model is based on the application of game theory, using artificial intelligence to enhance decision support method’s adaptive features. This model is integrated in AiD-EM (Adaptive Decision Support for Electricity Markets Negotiations), a multi-agent system that provides electricity market players with strategic behavior capabilities to improve their outcomes from energy contracts’ negotiations. Although a diversity of tools that enable the study and simulation of electricity markets has emerged during the past few years, these are mostly directed to the analysis of market models and power systems’ technical constraints, making them suitable tools to support decisions of market operators and regulators. However, the equally important support of market negotiating players’ decisions is being highly neglected. The proposed model contributes to overcome the existing gap concerning effective and realistic decision support for electricity market negotiating entities. The proposed method is validated by realistic electricity market simulations using real data from the Iberian market operator—MIBEL. Results show that the proposed adaptive decision support features enable electricity market players to improve their outcomes from bilateral contracts’ negotiations.

Sistema de Recomendação: Share GFS Games, Films & Series

Esta dissertação incide sobre o estudo e análise de uma solução para a criação de um sistema de recomendação para uma comunidade de consumidores de media e no consequente desenvolvimento da mesma cujo âmbito inicial engloba consumidores de jogos, filmes e/ou séries, com o intuito de lhes proporcionar a oportunidade de partilharem experiências, bem como manterem um registo das mesmas. Com a informação adquirida, o sistema reúne condições para proceder a sugestões direccionadas a cada membro da comunidade. O sistema actualiza a sua informação mediante as acções e os dados fornecidos pelos membros, bem como pelo seu feedback às sugestões. Esta aprendizagem ao longo do tempo permite que as sugestões do sistema evoluam juntamente com a mudança de preferência dos membros ou se autocorrijam. O sistema toma iniciativa de sugerir mediante determinadas acções, mas também pode ser invocada uma sugestão directamente pelo utilizador, na medida em que este não precisa de esperar por sugestões, podendo pedir ao sistema que as forneça num determinado momento. Nos testes realizados foi possível apurar que o sistema de recomendação desenvolvido forneceu sugestões adequadas a cada utilizador específico, tomando em linha de conta as suas acções prévias. Para além deste facto, o sistema não forneceu qualquer sugestão quando o histórico destas tinha provado incomodar o utilizador.

Three transducers for one photodetector: essays for optical communications

Dissertation presented to obtain the PhD degree in Electrical and Computer Engineering - Electronics

Inteligência artificial aplicada na previsão de mercados financeiros

Neste documento, são investigados vários métodos usados na inteligência artificial, com o objetivo de obter previsões precisas da evolução dos mercados financeiros. O uso de ferramentas lineares como os modelos AR, MA, ARMA e GARCH têm muitas limitações, pois torna-se muito difícil adaptá-los às não linearidades dos fenómenos que ocorrem nos mercados. Pelas razões anteriormente referidas, os algoritmos como as redes neuronais dinâmicas (TDNN, NARX e ESN), mostram uma maior capacidade de adaptação a estas não linearidades, pois não fazem qualquer pressuposto sobre as distribuições de probabilidade que caracterizam estes mercados. O facto destas redes neuronais serem dinâmicas, faz com que estas exibam um desempenho superior em relação às redes neuronais estáticas, ou outros algoritmos que não possuem qualquer tipo de memória. Apesar das vantagens reveladas pelas redes neuronais, estas são um sistema do tipo black box, o que torna muito difícil extrair informação dos pesos da rede. Isto significa que estes algoritmos devem ser usados com precaução, pois podem tornar-se instáveis.

User Profiling and Knowledge Extraction For Tourism

O sector do turismo é uma área francamente em crescimento em Portugal e que tem desenvolvido a sua divulgação e estratégia de marketing. Contudo, apenas se prende com indicadores de desempenho e de oferta instalada (número de quartos, hotéis, voos, estadias), deixando os indicadores estatísticos em segundo plano. De acordo com o “ Travel & tourism Competitiveness Report 2013”, do World Economic Forum, classifica Portugal em 72º lugar no que respeita à qualidade e cobertura da informação estatística, disponível para o sector do Turismo. Refira-se que Espanha ocupa o 3º lugar. Uma estratégia de mercado, sem base analítica, que sustente um quadro de orientações específico e objetivo, com relevante conhecimento dos mercados alvo, dificilmente é compreensível ou até mesmo materializável. A implementação de uma estrutura de Business Intelligence que permita a realização de um levantamento e tratamento de dados que possibilite relacionar e sustentar os resultados obtidos no sector do turismo revela-se fundamental e crucial, para que sejam criadas estratégias de mercado. Essas estratégias são realizadas a partir da informação dos turistas que nos visitam, e dos potenciais turistas, para que possam ser cativados no futuro. A análise das características e dos padrões comportamentais dos turistas permite definir perfis distintos e assim detetar as tendências de mercado, de forma a promover a oferta dos produtos e serviços mais adequados. O conhecimento obtido permite, por um lado criar e disponibilizar os produtos mais atrativos para oferecer aos turistas e por outro informá-los, de uma forma direcionada, da existência desses produtos. Assim, a associação de uma recomendação personalizada que, com base no conhecimento de perfis do turista proceda ao aconselhamento dos melhores produtos, revela-se como uma ferramenta essencial na captação e expansão de mercado.

Optimization of fMRI Processing Parameters for Simutaneous Acquisition of EEG/fMRI in Focal Epilepsy

In the context of focal epilepsy, the simultaneous combination of electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) holds a great promise as a technique by which the hemodynamic correlates of interictal spikes detected on scalp EEG can be identified. The fact that traditional EEG recordings have not been able to overcome the difficulty in correlating the ictal clinical symptoms to the onset in particular areas of the lobes, brings the need of mapping with more precision the epileptogenic cortical regions. On the other hand, fMRI suggested localizations more consistent with the ictal clinical manifestations detected. This study was developed in order to improve the knowledge about the way parameters involved in the physical and mathematical data, produced by the EEG/fMRI technique processing, would influence the final results. The evaluation of the accuracy was made by comparing the BOLD results with: the high resolution EEG maps; the malformative lesions detected in the T1 weighted MR images; and the anatomical localizations of the diagnosed symptomatology of each studied patient. The optimization of the set of parameters used, will provide an important contribution to the diagnosis of epileptogenic focuses, in patients included on an epilepsy surgery evaluation program. The results obtained allowed us to conclude that: by associating the BOLD effect with interictal spikes, the epileptogenic areas are mapped to localizations different from those obtained by the EEG maps representing the electrical potential distribution across the scalp (EEG); there is an important and solid bond between the variation of particular parameters (manipulated during the fMRI data processing) and the optimization of the final results, from which smoothing, deleted volumes, HRF (used to convolve with the activation design), and the shape of the Gamma function can be certainly emphasized.

Improvements on the KNN classifier

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Business Intelligence para apoio à gestão das listas de inscritos para cirurgia em Portugal continental

Em Portugal Continental a problemática das listas de inscritos para cirurgia e os seus tempos de espera são matérias que preocupam a sociedade portuguesa desde o início da década de noventa, do século XX. Atualmente as ferramentas de business intelligence ganham cada vez maior importância nas organizações inseridas num contexto mais complexo, competitivo e que exige respostas rápidas, adequadas e em constante mudança. O projeto desenvolvido consiste na implementação de uma aplicação de business intelligence, na Unidade Central de Gestão de Inscritos para Cirurgia, sedeada na Administração Central do Sistema de Saúde, I.P., que apoie a gestão das listas de inscritos para cirurgia de forma mais atempada, com maior qualidade e rigor, e com benefícios inquestionáveis para os utentes. Este projeto visa a monitorização de indicadores basilares; melhoria do controlo do desempenho dos hospitais; comparação entre os valores estabelecidos para determinados indicadores e os desvios verificados; simulação do impacto de algumas medidas, na lista de inscritos para cirurgia, antes da sua implementação; e facultar informação que permita adequar, a todo o momento, a oferta à procura, em determinadas patologias cirúrgicas. Os objetivos do projeto, definidos à priori, foram concretizados na sua totalidade, tendo sido a aplicação concluída com sucesso. Sugere-se, como ações futuras, acrescer novos indicadores e mais dimensões de análise à aplicação desenvolvida no âmbito deste projeto, alargando a capacidade de análise da Unidade Central de Gestão de Inscritos para Cirurgia, com inerente aumento da sua competência de gestão da Lista de Inscritos para Cirurgia em Portugal Continental.

Modelos de negócios para a internet das coisas baseados em big data : Muzzley, um estudo de caso

A Internet das Coisas tal como o Big Data e a análise dos dados são dos temas mais discutidos ao querermos observar ou prever as tendências do mercado para as próximas décadas, como o volume económico, financeiro e social, pelo que será relevante perceber a importância destes temas na atualidade. Nesta dissertação será descrita a origem da Internet das Coisas, a sua definição (por vezes confundida com o termo Machine to Machine, redes interligadas de máquinas controladas e monitorizadas remotamente e que possibilitam a troca de dados (Bahga e Madisetti 2014)), o seu ecossistema que envolve a tecnologia, software, dispositivos, aplicações, a infra-estrutura envolvente, e ainda os aspetos relacionados com a segurança, privacidade e modelos de negócios da Internet das Coisas. Pretende-se igualmente explicar cada um dos “Vs” associados ao Big Data: Velocidade, Volume, Variedade e Veracidade, a importância da Business Inteligence e do Data Mining, destacando-se algumas técnicas utilizadas de modo a transformar o volume dos dados em conhecimento para as empresas. Um dos objetivos deste trabalho é a análise das áreas de IoT, modelos de negócio e as implicações do Big Data e da análise de dados como elementos chave para a dinamização do negócio de uma empresa nesta área. O mercado da Internet of Things tem vindo a ganhar dimensão, fruto da Internet e da tecnologia. Devido à importância destes dois recursos e á falta de estudos em Portugal neste campo, com esta dissertação, sustentada na metodologia do “Estudo do Caso”, pretende-se dar a conhecer a experiência portuguesa no mercado da Internet das Coisas. Visa-se assim perceber quais os mecanismos utilizados para trabalhar os dados, a metodologia, sua importância, que consequências trazem para o modelo de negócio e quais as decisões tomadas com base nesses mesmos dados. Este estudo tem ainda como objetivo incentivar empresas portuguesas que estejam neste mercado ou que nele pretendam aceder, a adoptarem estratégias, mecanismos e ferramentas concretas no que diz respeito ao Big Data e análise dos dados.

Business intelligence in banking: A literature analysis from 2002 to 2013 using Text Mining and latent Dirichlet allocation

telligence applications for the banking industry. Searches were performed in relevant journals resulting in 219 articles published between 2002 and 2013. To analyze such a large number of manuscripts, text mining techniques were used in pursuit for relevant terms on both business intelligence and banking domains. Moreover, the latent Dirichlet allocation modeling was used in or- der to group articles in several relevant topics. The analysis was conducted using a dictionary of terms belonging to both banking and business intelli- gence domains. Such procedure allowed for the identification of relationships between terms and topics grouping articles, enabling to emerge hypotheses regarding research directions. To confirm such hypotheses, relevant articles were collected and scrutinized, allowing to validate the text mining proce- dure. The results show that credit in banking is clearly the main application trend, particularly predicting risk and thus supporting credit approval or de- nial. There is also a relevant interest in bankruptcy and fraud prediction. Customer retention seems to be associated, although weakly, with targeting, justifying bank offers to reduce churn. In addition, a large number of ar- ticles focused more on business intelligence techniques and its applications, using the banking industry just for evaluation, thus, not clearly acclaiming for benefits in the banking business. By identifying these current research topics, this study also highlights opportunities for future research.

A proactive intelligent decision support system for predicting the popularity of online news

"Lecture notes in computer science series, ISSN 0302-9743, vol. 9273"

Improving selective collection of urban waste using a business intelligence system

Today recovering urban waste requires effective management services, which usually imply sophisticated monitoring and analysis mechanisms. This is essential for the smooth running of the entire recycling process as well as for planning and control urban waste recovering. In this paper we present a business intelligence system especially designed and im- plemented to support regular decision-making tasks on urban waste management processes. The system provides a set of domain-oriented analytical tools for studying and characterizing poten- tial scenarios of collection processes of urban waste, as well as for supporting waste manage- ment in urban areas, allowing for the organization and optimization of collection services. In or- der to clarify the way the system was developed and the how it operates, particularly in process visualization and data analysis, we also present the organization model of the system, the ser- vices it disposes, and the interface platforms for exploring data.

Step towards of a homemade business intelligence solution: A case study in textile industry

Nowadays, organizations are increasingly looking to invest in business intelligence solutions, mainly private companies in order to get advantage over its competitors, however they do not know what is necessary. Business intelligence allows an analysis of consolidated information in order to obtain more specific outlets and certain indications in order to support the decision making process. You can take the right decision based on the data collected from different information systems present in the organization and outside of them. The textile sector is a sector where concept of Business Intelligence it is not many explored yet. Actually there are few textile companies that have a BI platform. Thus, the article objective is present an architecture and show all the steps by which companies need to spend to implement a successful free homemade Business Intelligence system. As result the proposed approach it was validated using real data aiming assess the steps defined.