Avaliação experimental do comportamento dinâmico de um edifício do século XIX: aplicação à calibração de modelos numéricos

Trabalho de Dissertação de natureza científica para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Estruturas

Potencialidades e utilização do espaço recreio: um estudo desenvolvido em escolas do 1.º ciclo do ensino básico

Dissertação apresentada para a obtenção do grau de Mestre em Educação - Área de Especialização em Didática das Ciências

Sistema de recomendação para plataformas de e-learning

O aumento do número de recursos digitais disponíveis dificulta a tarefa de pesquisa dos recursos mais relevantes, no sentido de se obter o que é mais relevante. Assim sendo, um novo tipo de ferramentas, capaz de recomendar os recursos mais apropriados às necessidades do utilizador, torna-se cada vez mais necessário. O objetivo deste trabalho de I&D é o de implementar um módulo de recomendação inteligente para plataformas de e-learning. As recomendações baseiam-se, por um lado, no perfil do utilizador durante o processo de formação e, por outro lado, nos pedidos efetuados pelo utilizador, através de pesquisas [Tavares, Faria e Martins, 2012]. O e-learning 3.0 é um projeto QREN desenvolvido por um conjunto de organizações e tem com objetivo principal implementar uma plataforma de e-learning. Este trabalho encontra-se inserido no projeto e-learning 3.0 e consiste no desenvolvimento de um módulo de recomendação inteligente (MRI). O MRI utiliza diferentes técnicas de recomendação já aplicadas noutros sistemas de recomendação. Estas técnicas são utilizadas para criar um sistema de recomendação híbrido direcionado para a plataforma de e-learning. Para representar a informação relevante, sobre cada utilizador, foi construído um modelo de utilizador. Toda a informação necessária para efetuar a recomendação será representada no modelo do utilizador, sendo este modelo atualizado sempre que necessário. Os dados existentes no modelo de utilizador serão utilizados para personalizar as recomendações produzidas. As recomendações estão divididas em dois tipos, a formal e a não formal. Na recomendação formal o objetivo é fazer sugestões relacionadas a um curso específico. Na recomendação não-formal, o objetivo é fazer sugestões mais abrangentes onde as recomendações não estão associadas a nenhum curso. O sistema proposto é capaz de sugerir recursos de aprendizagem, com base no perfil do utilizador, através da combinação de técnicas de similaridade de palavras, um algoritmo de clustering e técnicas de filtragem [Tavares, Faria e Martins, 2012].

Sistema de recomendação e personalização de televisão

Com a expansão da Televisão Digital e a convergência entre os meios de difusão convencionais e a televisão sobre IP, o número de canais disponíveis tem aumentado de forma gradual colocando o espectador numa situação de difícil escolha quanto ao programa a visionar. Sobrecarregados com uma grande quantidade de programas e informação associada, muitos espectadores desistem sistematicamente de ver um programa e tendem a efectuar zapping entre diversos canais ou a assistir sempre aos mesmos programas ou canais. Diante deste problema de sobrecarga de informação, os sistemas de recomendação apresentam-se como uma solução. Nesta tese pretende estudar-se algumas das soluções existentes dos sistemas de recomendação de televisão e desenvolver uma aplicação que permita a recomendação de um conjunto de programas que representem potencial interesse ao espectador. São abordados os principais conceitos da área dos algoritmos de recomendação e apresentados alguns dos sistemas de recomendação de programas de televisão desenvolvidos até à data. Para realizar as recomendações foram desenvolvidos dois algoritmos baseados respectivamente em técnicas de filtragem colaborativa e de filtragem de conteúdo. Estes algoritmos permitem através do cálculo da similaridade entre itens ou utilizadores realizar a predição da classificação que um utilizador atribuiria a um determinado item (programa de televisão, filme, etc.). Desta forma é possível avaliar o nível de potencial interesse que o utilizador terá em relação ao respectivo item. Os conjuntos de dados que descrevem as características dos programas (título, género, actores, etc.) são armazenados de acordo com a norma TV-Anytime. Esta norma de descrição de conteúdo multimédia apresenta a vantagem de ser especificamente vocacionada para conteúdo audiovisual e está disponível livremente. O conjunto de recomendações obtidas é apresentado ao utilizador através da interacção com uma aplicação Web que permite a integração de todos os componentes do sistema. Para validação do trabalho foi considerado um dataset de teste designado de htrec2011-movielens-2k e cujo conteúdo corresponde a um conjunto de filmes classificados por diversos utilizadores num ambiente real. Este conjunto de filmes possui, para além da classificações atribuídas pelos utilizadores, um conjunto de dados que descrevem o género, directores, realizadores e país de origem. Para validação final do trabalho foram realizados diversos testes dos quais o mais relevante correspondeu à avaliação da distância entre predições e valores reais e cujo objectivo é classificar a capacidade dos algoritmos desenvolvidos preverem com precisão as classificações que os utilizadores atribuiriam aos itens analisados.

Seguimento de plataformas móveis

Este relatório apresenta o trabalho realizado no âmbito da unidade curricular de Tese/Dissertação do Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores - área de especialização de Telecomunicações. Pretende-se desenvolver um sistema distribuído de seguimento, no exterior, de plataformas móveis equipadas com receptores de baixo custo. O sistema deve, em tempo útil, realizar a aquisição, descodificação e tratamento dos dados emiti- dos pelo Global Navigation Satellite System (GNSS), das observações efectuadas pelo receptor e da informação proveniente do European Geostationary Navigation Overlay System (EGNOS). O objectivo é determinar, a partir deste conjunto de informação e para cada plataforma ligada, a posição em modo absoluto, as correcções diferenciais e, finalmente, a posição em modo diferencial. Optou-se por receber as correcções diferenciais de área alargada do EGNOS através da Internet, permitindo, assim, que receptores sem capacidade de receber directamente informação do EGNOS possam também usufruir desta fonte de informação complementar. As correcções diferenciais a aplicar às observações de cada receptor são geradas através do conceito de estacão de referência virtual - Virtual Reference Station (VRS) - a partir da posição aproximada do receptor e das correcções de área alargada provenientes do EGNOS. A determinação da posição em modo diferencial das plataformas móveis é efectuada segundo o conceito de Inverted Di®erential Global Navigation Satellite System (IDGNSS) e utilizando uma arquitectura do tipo Cliente-Servidor. Por último, os resultados, que são armazenados numa base de dados, são disponibilizados ao utilizador através de uma aplicação Web. O utilizador pode, assim, efectuar o seguimento de qualquer plataforma móvel ligada ao sistema a partir de qualquer dispositivo com navegador e acesso à Internet.

Seasonal variation in hospitalizations due to heart failure in Niterói city, Southeastern Brazil

The objective of the study was to describe seasonality of hospitalizations for heart failure in tropical climate as it has been described in cold climates. Seasonal Auto-regressive Integrated Moving-Average model was applied to time-series data of heart failure hospitalizations between 1996 and 2004 in Niteroi (Southeastern Brazil), collected from the Brazilian National Health Service Database. The standard seasonal variation was obtained by means of moving-average filtering and averaging data. The lowest and the highest annual hospital admissions were 507 (1997) and 849 (2002), respectively; the lowest and the highest monthly rates were 419 (December) and 681 (October), respectively. Peak admission rates were seen during the fall and winter. Although weak, the seasonality observed indicates that slight variations result in increased hospitalizations for heart failure.

Biaxial Nematic Order in the Hard-boomerang Fluid

We consider a fluid of hard boomerangs, each composed of two hard spherocylinders joined at their ends at an angle Psi. The resulting particle is nonconvex and biaxial. The occurence of nematic order in such a system has been investigated using Straley's theory, which is a simplificaton of Onsager's second-virial treatment of long hard rods, and by bifurcation analysis. The excluded volume of two hard boomerangs has been approximated by the sum of excluded volumes of pairs of constituent spherocylinders, and the angle-dependent second-virial coefficient has been replaced by a low-order interpolating function. At the so-called Landau point, Psi(Landau)approximate to 107.4 degrees, the fluid undergoes a continuous transition from the isotropic to a biaxial nematic (B) phase. For Psi not equal Psi(Landau) ordering is via a first-order transition into a rod-like uniaxial nematic phase (N(+)) if Psi > Psi(Landau), or a plate-like uniaxial nematic (N(-)) phase if Psi < Psi(Landau). The B phase is separated from the N(+) and N(-) phases by two lines of continuous transitions meeting at the Landau point. This topology of the phase diagram is in agreement with previous studies of spheroplatelets and biaxial ellipsoids. We have checked the accuracy of our theory by performing numerical calculations of the angle-dependent second virial coefficient, which yields Psi(Landau)approximate to 110 degrees for very long rods, and Psi(Landau)approximate to 90 degrees for short rods. In the latter case, the I-N transitions occur at unphysically high packing fractions, reflecting the inappropriateness of the second-virial approximation in this limit.

Unveiling the Biometric Potential of Finger-Based ECG Signals

The ECG signal has been shown to contain relevant information for human identification. Even though results validate the potential of these signals, data acquisition methods and apparatus explored so far compromise user acceptability, requiring the acquisition of ECG at the chest. In this paper, we propose a finger-based ECG biometric system, that uses signals collected at the fingers, through a minimally intrusive 1-lead ECG setup recurring to Ag/AgCl electrodes without gel as interface with the skin. The collected signal is significantly more noisy than the ECG acquired at the chest, motivating the application of feature extraction and signal processing techniques to the problem. Time domain ECG signal processing is performed, which comprises the usual steps of filtering, peak detection, heartbeat waveform segmentation, and amplitude normalization, plus an additional step of time normalization. Through a simple minimum distance criterion between the test patterns and the enrollment database, results have revealed this to be a promising technique for biometric applications.

A SON Enhanced Algorithm for Observed Time Differences Based Geolocation in Real 3G Networks

Conferência - 16th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications (WPMC)- Jun 24-27, 2013

Modernização da linha da Beira Baixa: troço Covilhã - Guarda

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transportes

Power law and entropy analysis of catastrophic phenomena

Catastrophic events, such as wars and terrorist attacks, tornadoes and hurricanes, earthquakes, tsunamis, floods and landslides, are always accompanied by a large number of casualties. The size distribution of these casualties has separately been shown to follow approximate power law (PL) distributions. In this paper, we analyze the statistical distributions of the number of victims of catastrophic phenomena, in particular, terrorism, and find double PL behavior. This means that the data sets are better approximated by two PLs instead of a single one. We plot the PL parameters, corresponding to several events, and observe an interesting pattern in the charts, where the lines that connect each pair of points defining the double PLs are almost parallel to each other. A complementary data analysis is performed by means of the computation of the entropy. The results reveal relationships hidden in the data that may trigger a future comprehensive explanation of this type of phenomena.

Sistema de reconhecimento de impressões digitais baseado em FPGA

Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

Sistema de visão para aterragem automática de UAV

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Automação e Electrónica Industrial

Use of negative information in positioning and tracking algorithms

To avoid additional hardware deployment, indoor localization systems have to be designed in such a way that they rely on existing infrastructure only. Besides the processing of measurements between nodes, localization procedure can include the information of all available environment information. In order to enhance the performance of Wi-Fi based localization systems, the innovative solution presented in this paper considers also the negative information. An indoor tracking method inspired by Kalman filtering is also proposed.

Data gathering approach in dense sensor networks

Sensor/actuator networks promised to extend automated monitoring and control into industrial processes. Avionic system is one of the prominent technologies that can highly gain from dense sensor/actuator deployments. An aircraft with smart sensing skin would fulfill the vision of affordability and environmental friendliness properties by reducing the fuel consumption. Achieving these properties is possible by providing an approximate representation of the air flow across the body of the aircraft and suppressing the detected aerodynamic drags. To the best of our knowledge, getting an accurate representation of the physical entity is one of the most significant challenges that still exists with dense sensor/actuator network. This paper offers an efficient way to acquire sensor readings from very large sensor/actuator network that are located in a small area (dense network). It presents LIA algorithm, a Linear Interpolation Algorithm that provides two important contributions. First, it demonstrates the effectiveness of employing a transformation matrix to mimic the environmental behavior. Second, it renders a smart solution for updating the previously defined matrix through a procedure called learning phase. Simulation results reveal that the average relative error in LIA algorithm can be reduced by as much as 60% by exploiting transformation matrix.