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A antropologia forense é uma disciplina das ciências forenses que trata da análise de restos cadavéricos humanos para fins legais. Uma das suas aplicações mais populares é a identificação forense que consiste em determinar o perfil biológico (idade, sexo, ancestralidade e estatura) de um indivíduo. No entanto, este processo muitas vezes é dificultado quando o corpo se encontra em avançado estado de decomposição apenas existindo restos esqueléticos. Neste caso, áreas médicas comummente utilizadas na identificação de cadáveres, como a patologia, tem de ser descartadas e surge a necessidade de aplicar outras técnicas. Neste contexto, muitos métodos antropométricos são propostos de forma a caracterizar uma pessoa através do seu esqueleto. Contudo, constata-se que a maioria dos procedimentos sugeridos é baseada em equipamentos básicos de medição, não usufruindo da tecnologia contemporânea. Assim, em parceria com a Delegação Norte do NMLCF, I. P., esta Tese teve na sua génese a criação de um sistema computacional baseado em imagens de Tomografia Computorizada (TC) de ossadas que, através de ferramentas open source, permita a realização de identificação forense. O trabalho apresentado baseia-se no processo de gestão de informação, aquisição, processamento e visualização de imagens TC. No decorrer da realização da presente Tese foi desenvolvida uma base de dados que permite organizar a informação de cada ossada e foram implementados algoritmos que levam a uma extracção de características muito mais vasta que a efetuada manualmente com os equipamentos de medição clássicos. O resultado final deste estudo consistiu num conjunto de técnicas que poderão ser englobadas num sistema computacional de identificação forense e deste modo criar uma aplicação com vantagens tecnológicas evidentes.

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RESUMO - A consciência de uma necessidade clara em rentabilizar a capacidade instalada e os meios tecnológicos e humanos disponíveis no Bloco Operatório e face ao imperativo de um cabal desempenho e de uma adequada efectividade nestes serviços levou-nos à realização deste estudo. Objectivos: O trabalho de projecto centrou-se em quatro objectivos concretos: Elaboração de uma grelha de observação de Modelos de Gestão de Bloco Operatório; Observação de seis Modelos de Gestão de Blocos Operatórios em experiências nacionais e in-loco, de acordo com a grelha de observação; Avaliação da qualidade gestionária na amostra seleccionada à luz dos modelos existentes; Criação de uma grelha de indicadores para a monitorização e avaliação do Bloco Operatório. Metodologia: Na elaboração da grelha de observação dos Blocos Operatórios recorremos a um grupo de peritos, à bibliografia disponível e à informação recolhida em entrevistas. Aplicámos a grelha de observação aos seis Blocos Operatórios e analisámos as informações referentes a cada modelo com a finalidade de encontrar os pontos-chave que mais se destacavam em cada um deles. Para a elaboração da grelha de indicadores de monitorização do Bloco Operatório realizámos uma reunião recorrendo à técnica de grupo nominal para encontrar o nível de consenso entre os peritos. Resultados: Criámos uma grelha de observação de Modelos de Gestão de Bloco Operatório que permite comparar as características de gestão. Esta grelha foi aplicada a seis Blocos Operatórios o que permitiu destacar como elementos principais e de diferenciação: o sistema de incentivos implementado; o sistema informático, de comunicação entre os serviços e de débito directo dos gastos; a existência de uma equipa de gestão de Bloco Operatório e de Gestão de Risco; a importância de um planeamento cirúrgico semanal e da existência de um regulamento do Bloco Operatório. Desenhámos um painel de indicadores para uma monitorização do Bloco Operatório, de onde destacamos: tempo médio de paragem por razões técnicas, tempo médio de paragem por razões operacionais, tempo médio por equipa e tempo médio por procedimento. Considerações finais: Os Blocos Operatórios devem ponderar a existência das componentes mais importantes dos Modelos, bem como recolher exaustivamente indicadores de monitorização. A investigação futura deverá debruçar-se sobre a relação entre os indicadores de monitorização e os Modelos de Gestão, recorrendo à técnicas de benchmarking. -------------------ABSTRACT - This study was driven by the need to optimise available capacity, technology and human resources in the Operating Room and to address the corresponding goals of adequate performance and effectiveness. Objectives: This project focuses on four specific objectives: development of an observation grid of operating room management models; in-loco observation and documentation of six national operating room, according to the grid; assess the quality of management in the selected sample relative to existing management models; create a set of indicators for monitoring and evaluating operating rooms. Methodology: The design of the observation grid was based on experts’ consultation, a literature survey and information gathered in various interviews. The observation grid was applied to six operating rooms and the information for each management model was analysed in order to find its key characteristics. We used the Nominal Group Technique in order to develop a set of indicators for monitoring and evaluating operating rooms. Results: An observation grid was created for operating rooms management models, which allowed comparing management characteristics. This grid was applied to six operating rooms allowing disentangle its main features and differentiating characteristics: implementation of incentive systems; IT systems including information flow between services; inventory and expense management; existence of a management team and effective risk management; importance of weekly planning and regulations. We designed a set control indicators, whose major characteristics are the following: the average down time due to technical reasons, the average down time due to operational reasons, the average time per team and the average time per procedure. Final Conclusions: Operating rooms should consider the most relevant characteristics of management models and collect exhaustive information on control indicators. Future research should be devoted to assessing the operating room performance according to management models, using control indicators and benchmarking techniques.

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Performance appraisal increasingly assumes a more important role in any organizational environment. In the trucking industry, drivers are the company's image and for this reason it is important to develop and increase their performance and commitment to the company's goals. This paper aims to create a performance appraisal model for trucking drivers, based on a multi-criteria decision aid methodology. The PROMETHEE and MMASSI methodologies were adapted using the criteria used for performance appraisal by the trucking company studied. The appraisal involved all the truck drivers, their supervisors and the company's Managing Director. The final output is a ranking of the drivers, based on their performance, for each one of the scenarios used. The results are to be used as a decision-making tool to allocate drivers to the domestic haul service.

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A situação económica instável vivida atualmente, aliada à crescente agressividade concorrencial obriga as organizações a evoluírem continuamente, melhorando a sua forma de trabalhar e de se apresentar ao mercado. Com a elaboração deste trabalho pretendeu-se analisar o processo de vendas, com maior enfoque no segmento de clientes Indústria, de modo a identificar possíveis desperdícios que ocorrem ao longo do processo, e criar um plano de ações corretivas e de melhoria, utilizando, para isso, ferramentas da qualidade. Neste relatório, descreve-se o processo atual na empresa, fazendo um estudo exaustivo ao mesmo. Com os dados recolhidos, desenvolveu-se um plano de ações para melhorar os vários processos com o objetivo de eliminar ou reduzir os desperdícios encontrados. Todas as ações corretivas que foram implementadas foram sujeitas a uma avaliação de desempenho, constatando-se uma melhoria do desempenho dos subprocessos tanto de forma quantitativa como qualitativa.

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This document presents a tool able to automatically gather data provided by real energy markets and to generate scenarios, capture and improve market players’ profiles and strategies by using knowledge discovery processes in databases supported by artificial intelligence techniques, data mining algorithms and machine learning methods. It provides the means for generating scenarios with different dimensions and characteristics, ensuring the representation of real and adapted markets, and their participating entities. The scenarios generator module enhances the MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) simulator, endowing a more effective tool for decision support. The achievements from the implementation of the proposed module enables researchers and electricity markets’ participating entities to analyze data, create real scenarios and make experiments with them. On the other hand, applying knowledge discovery techniques to real data also allows the improvement of MASCEM agents’ profiles and strategies resulting in a better representation of real market players’ behavior. This work aims to improve the comprehension of electricity markets and the interactions among the involved entities through adequate multi-agent simulation.

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International Journal of Engineering and Industrial Management, nº 1, p. 195-208

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The restructuring of electricity markets, conducted to increase the competition in this sector, and decrease the electricity prices, brought with it an enormous increase in the complexity of the considered mechanisms. The electricity market became a complex and unpredictable environment, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. Software tools became, therefore, essential to provide simulation and decision support capabilities, in order to potentiate the involved players’ actions. This paper presents the development of a metalearner, applied to the decision support of electricity markets’ negotiation entities. The proposed metalearner executes a dynamic artificial neural network to create its own output, taking advantage on several learning algorithms implemented in ALBidS, an adaptive learning system that provides decision support to electricity markets’ players. The proposed metalearner considers different weights for each strategy, depending on its individual quality of performance. The results of the proposed method are studied and analyzed in scenarios based on real electricity markets’ data, using MASCEM - a multi-agent electricity market simulator that simulates market players’ operation in the market.

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The positioning of the consumers in the power systems operation has been changed in the recent years, namely due to the implementation of competitive electricity markets. Demand response is an opportunity for the consumers’ participation in electricity markets. Smart grids can give an important support for the integration of demand response. The methodology proposed in the present paper aims to create an improved demand response program definition and remuneration scheme for aggregated resources. The consumers are aggregated in a certain number of clusters, each one corresponding to a distinct demand response program, according to the economic impact of the resulting remuneration tariff. The knowledge about the consumers is obtained from its demand price elasticity values. The illustrative case study included in the paper is based on a 218 consumers’ scenario.

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Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Sistemas de Informação Industriais, Engenharia Electrotécnica, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

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Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies.

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Worldwide electricity markets have been evolving into regional and even continental scales. The aim at an efficient use of renewable based generation in places where it exceeds the local needs is one of the main reasons. A reference case of this evolution is the European Electricity Market, where countries are connected, and several regional markets were created, each one grouping several countries, and supporting transactions of huge amounts of electrical energy. The continuous transformations electricity markets have been experiencing over the years create the need to use simulation platforms to support operators, regulators, and involved players for understanding and dealing with this complex environment. This paper focuses on demonstrating the advantage that real electricity markets data has for the creation of realistic simulation scenarios, which allow the study of the impacts and implications that electricity markets transformations will bring to the participant countries. A case study using MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is presented, with a scenario based on real data, simulating the European Electricity Market environment, and comparing its performance when using several different market mechanisms.

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The dynamism and ongoing changes that the electricity markets sector is constantly suffering, enhanced by the huge increase in competitiveness, create the need of using simulation platforms to support operators, regulators, and the involved players in understanding and dealing with this complex environment. This paper presents an enhanced electricity market simulator, based on multi-agent technology, which provides an advanced simulation framework for the study of real electricity markets operation, and the interactions between the involved players. MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets) uses real data for the creation of realistic simulation scenarios, which allow the study of the impacts and implications that electricity markets transformations bring to different countries. Also, the development of an upper-ontology to support the communication between participating agents, provides the means for the integration of this simulator with other frameworks, such as MAN-REM (Multi-Agent Negotiation and Risk Management in Electricity Markets). A case study using the enhanced simulation platform that results from the integration of several systems and different tools is presented, with a scenario based on real data, simulating the MIBEL electricity market environment, and comparing the simulation performance with the real electricity market results.

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Mestrado em Engenharia Informática

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In a highly competitive market companies know that having quality products or provide good services is not enough to keep customers "faithful". Currently, quality of products/services, location and price are fundamental aspects customers expect to get on every purchase, so they look for ways to distinguish companies. This can happen either in a strictly materialistic way or by evaluation of intangible metrics such as having his opinion appreciated or being part of a selected group of "premium" customers. Therefore, companies must find ways to value and reward its customers in order to keep them "faithful" to their products or services. Loyalty systems are one means to achieve this goal, however, due to its nature and how they are implemented, often companies end up having low acceptance, without achieving intended objectives. In an era of technological revolution, where global average adoption of smartphones and tablets is 74% and 40% [Our Mobile Planet, 2014], the opportunity to reinvent loyalty systems reappears. Throughout this thesis a new tool, relying on the latest technologies and aiming to fulfill this market opportunity, will be presented. The main idea is to use ancient loyalty concepts, such as stamps or pointscards, and transforms them into digital cards, to be used in digital wallets, introducing an innovative technology component based on Apple's Passbook technology. The main goal is to create a platform for managing the card’s life cycle, allowing anyone to create, edit, distribute and analyze the data, and also create a new communication channel with customers, improving the customer-­‐supplier relationship and enhancing the mobile-­‐marketing.

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RESUMO - Introdução: A Inteligência Emocional (IE) é considerada um factor preditivo de sucesso, mais significativo do que outros tipos de inteligência e o seu estudo tem recebido cada vez maior relevância com o objectivo de aumentar os níveis de desempenho em gestão (Goleman, 2009). O desenvolvimento da IE no âmbito da formação em gestão apresenta resultados contraditórios sendo necessário confirmar o potencial de desenvolvimento da IE em programas de formação específicos. Objectivos: Confirmar a importância da IE para a gestão da saúde e perceber o seu potencial de desenvolvimento em programas de formação específicos; analisar o módulo opcional de Emoção, Liderança e Coaching na Gestão em Saúde; e construir uma proposta de modelo que avalie se a participação nessa Unidade Curricular permite aumentar os níveis de IE. Metodologia: Realizou-se uma revisão da literatura, que permitiu ter acesso aos conceitos e teorias e, posteriormente, o estudo de caso do módulo opcional que permitiu compará-lo com outras teorias existentes. Finalmente, construiu-se uma proposta de modelo de avaliação da IE, com um desenho quasi-experimental. Conclusões: A IE é um factor essencial para o sucesso, principalmente na Gestão da Saúde, pelas características do mercado e das organizações. Os instrumentos de avaliação da IE com recurso à medição de competências são os que apresentam menos limitações. O peso do módulo opcional no Curso de Mestrado em Gestão da Saúde, é pouco significativo (3,33% dos ECTS) e apenas 36,6% dos alunos o frequentaram. A estrutura do módulo está alinhada com as directrizes de outras teorias, mas a sua curta duração poderá constituir uma limitação. Sugere-se a criação de apoio tutorial individualizado e prolongado. O modelo de avaliação proposto representa a primeira tentativa de avaliação do desenvolvimento da IE na formação em Gestão da Saúde em Portugal e a sua aplicação permitiria a o aprimoramento do potencial de desenvolvimento das competências dos gestores. ---------------------------------- ABSTRACT - Introduction: Emotional Intelligence (EI) is the most predictive factor of success when compared with other types of intelligence. Since it is believed to increase performance levels, EI study has been given more relevance (Goleman, 2009). EI development studies show contradictory results, becoming necessary to prove the benefits of the development programs. Purposes: This study aimed to confirm the importance of the EI in health care management; to perceive the EI development potential of specific programs; to analyze the optional curricular unit of Emotion, Coaching and Leadership in Health Management; and to build a model that proposes to evaluate the student’s EI development. Methods: After the Literature Revision, the Case Study of the Curricular Unit allowed to compare it with other existing theories. The Model of EI evaluation consists on a quasi-experimental study. Conclusions: EI is an essential factor for success, mainly in Health Care Management, because of its market and organizations characteristics. The ability instruments of EI evaluation are those which show the least limitations. The Curricular Unit represents only 3,33% of the ECTS provided by this Health Management Master. Only 36.6% of master’s students chose to participate in this curricular unit. The structure of the curricular unit is lined up with the guide-lines of other theories. However, being a 6 weeks program, it could represent a limitation. It is suggested to create an individual and longitudinal tutorial support. The EI evaluation model proposed represents the first attempt to evaluate de EI development in Health Management programs in Portugal. Its application could increase the manager’s development efficacy.