886 resultados para treino cognitivo


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Tese de doutoramento, Informática (Ciências da Computação), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2014

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Tese de doutoramento, Ciências Biomédicas (Neurociências), Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2014

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Tese de doutoramento, Belas-Artes (Educação Artística), Universidade de Lisboa, Faculdade de Belas-Artes, 2015

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Tese de mestrado, Educação (Área de especialização Formação Pessoal e Social), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2015

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Tese de mestrado, Neurociências, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2016

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Ao longo dos tempos tem existido um avanço, nas empresas, dirigido à preocupação com o bemestar dos trabalhadores, adotando por isso medidas preventivas. A formação especializada em Medicina do Trabalho é indispensável para o exercício de atividades de prevenção dos riscos profissionais e de promoção da saúde. A postura corporal pode ser definida como a posição e a orientação global do corpo e membros relativamente uns aos outros. Qualquer desvio na forma da coluna vertebral pode gerar solicitações funcionais prejudiciais que ocasionam um aumento de fadiga no trabalhador e leva ao longo do tempo a lesões graves. Cada vez mais surgem doenças profissionais provocadas pela adoção de más posturas, na realização de tarefas diárias dos trabalhadores. A boa postura corporal é uma tarefa específica que representa uma interação complexa entre a função biomecânica e neuromuscular. No presente plano de dissertação foram estudados diferentes classificadores tendo como objetivo classificar boas e más posturas corporais de trabalhadores em contexto de trabalho. Assim foram estudados diferentes classificadores de machine learnig, redes neuronais artificiais, support vector machine, árvores de decisão, análise discriminante, regressão logística, treebagger e naíve bayes. Para treino de classificadores foi realizada a aquisição tridimensional da postura da espinha a 100 pessoas, passando por uma parametrização e treino de diferentes classificadores para a determinação automática do tipo de postura corporal. O classificador que obteve melhor desempenho foi o Treebagger com uma classificação para True Positive de 93,3% e True Negative de 96,2%.

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Actualmente tem-se observado um aumento do volume de sinais de fala em diversas aplicações, que reforçam a necessidade de um processamento automático dos ficheiros. No campo do processamento automático destacam-se as aplicações de “diarização de orador”, que permitem catalogar os ficheiros de fala com a identidade de oradores e limites temporais de fala de cada um, através de um processo de segmentação e agrupamento. No contexto de agrupamento, este trabalho visa dar continuidade ao trabalho intitulado “Detecção do Orador”, com o desenvolvimento de um algoritmo de “agrupamento multi-orador” capaz de identificar e agrupar correctamente os oradores, sem conhecimento prévio do número ou da identidade dos oradores presentes no ficheiro de fala. O sistema utiliza os coeficientes “Mel Line Spectrum Frequencies” (MLSF) como característica acústica de fala, uma segmentação de fala baseada na energia e uma estrutura do tipo “Universal Background Model - Gaussian Mixture Model” (UBM-GMM) adaptado com o classificador “Support Vector Machine” (SVM). No trabalho foram analisadas três métricas de discriminação dos modelos SVM e a avaliação dos resultados foi feita através da taxa de erro “Speaker Error Rate” (SER), que quantifica percentualmente o número de segmentos “fala” mal classificados. O algoritmo implementado foi ajustado às características da língua portuguesa através de um corpus com 14 ficheiros de treino e 30 ficheiros de teste. Os ficheiros de treino dos modelos e classificação final, enquanto os ficheiros de foram utilizados para avaliar o desempenho do algoritmo. A interacção com o algoritmo foi dinamizada com a criação de uma interface gráfica que permite receber o ficheiro de teste, processá-lo, listar os resultados ou gerar um vídeo para o utilizador confrontar o sinal de fala com os resultados de classificação.

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Propomo-nos reflectir em torno da forma como a natureza da tarefa pode marcar significativamente o trabalho desenvolvido na sala de aula, quer no que respeita ao nível cognitivo envolvido, quer no que toca ao desenvolvimento nos alunos das capacidades transversais valorizadas no Programa de Matemática do Ensino Básico. Iremos também equacionar a gestão curricular enquanto responsabilidade do professor, centrando a nossa atenção no modo como uma tarefa pode constituir um ponto de partida de descoberta de conceitos matemáticos, e como o seu encadeamento com outras pode conduzir à conexão entre vários conteúdos e a uma abordagem curricular integrada. Será dada visibilidade a estas questões através da partilha de uma situação de aprendizagem desenvolvida em sala de aula, no âmbito do Programa de Formação Contínua de Matemática para Professores dos 1.º e 2.º Ciclos, na qual serão apresentadas e analisadas as produções dos alunos.

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polissema: Revista de Letras do ISCAP 2001/N.º 1: Tradução

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Audiovisual e Multimédia.

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Trabalho de Projeto apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Tradução e Interpretação Especializadas, sob orientação do Mestre Alberto Couto.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Dissertação apresentada na Escola Superior de Educação de Lisboa, para obtenção do grau de Mestre em Ciências da Educação - Especialidade Intervenção Precoce

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Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Ciências da Educação, Especialidade Intervenção Precoce