949 resultados para Inter-organizational collaborative networks
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In this paper we present a Constraint Logic Programming (CLP) based model, and hybrid solving method for the Scheduling of Maintenance Activities in the Power Transmission Network. The model distinguishes from others not only because of its completeness but also by the way it models and solves the Electric Constraints. Specifically we present a efficient filtering algorithm for the Electrical Constraints. Furthermore, the solving method improves the pure CLP methods efficiency by integrating a type of Local Search technique with CLP. To test the approach we compare the method results with another method using a 24 bus network, which considerers 42 tasks and 24 maintenance periods.
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This work describes a methodology to extract symbolic rules from trained neural networks. In our approach, patterns on the network are codified using formulas on a Lukasiewicz logic. For this we take advantage of the fact that every connective in this multi-valued logic can be evaluated by a neuron in an artificial network having, by activation function the identity truncated to zero and one. This fact simplifies symbolic rule extraction and allows the easy injection of formulas into a network architecture. We trained this type of neural network using a back-propagation algorithm based on Levenderg-Marquardt algorithm, where in each learning iteration, we restricted the knowledge dissemination in the network structure. This makes the descriptive power of produced neural networks similar to the descriptive power of Lukasiewicz logic language, minimizing the information loss on the translation between connectionist and symbolic structures. To avoid redundance on the generated network, the method simplifies them in a pruning phase, using the "Optimal Brain Surgeon" algorithm. We tested this method on the task of finding the formula used on the generation of a given truth table. For real data tests, we selected the Mushrooms data set, available on the UCI Machine Learning Repository.
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This paper addresses the problem of energy resource scheduling. An aggregator will manage all distributed resources connected to its distribution network, including distributed generation based on renewable energy resources, demand response, storage systems, and electrical gridable vehicles. The use of gridable vehicles will have a significant impact on power systems management, especially in distribution networks. Therefore, the inclusion of vehicles in the optimal scheduling problem will be very important in future network management. The proposed particle swarm optimization approach is compared with a reference methodology based on mixed integer non-linear programming, implemented in GAMS, to evaluate the effectiveness of the proposed methodology. The paper includes a case study that consider a 32 bus distribution network with 66 distributed generators, 32 loads and 50 electric vehicles.
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Mestrado em Intervenção Sócio-Organizacional na Saúde. Área de especialização: Políticas de Administração e Gestão dos Serviços de Saúde.
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Pre-operative diffusion tensor (DT) tractography is currently employed in our institutions. We use it to predict the course of the facial nerve (FN) in the vicinity of vestibular schwannomas (VS) of the cerebellopontine angle (CPA). In this study we were interested to assess the inter-observer reproducibility of this method. Two Neuroradiologists (PMGP and TT) determined independently the location of the FN by tractography and compared the results with in-vivo findings of microsurgery of VS.
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Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ciências da Educação Especialização em Administração Escolar
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The aim of this paper is to present an adaptation model for an Adaptive Educational Hypermedia System, PCMAT. The adaptation of the application is based on progressive self-assessment (exercises, tasks, and so on) and applies the constructivist learning theory and the learning styles theory. Our objective is the creation of a better, more adequate adaptation model that takes into account the complexities of different users.
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Mestrado em Engenharia Informática
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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV
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The concentrations of 18 polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) were determined in three commercially valuable fish species (sardine, Sardina pilchardus; chub mackerel, Scomber japonicus; and horse mackerel, Trachurus trachurus) from the Atlantic Ocean. Specimens were collected seasonally during 2007–2009. Only low molecular weight PAHs were detected, namely, naphthalene, acenaphthene, fluorene and phenanthrene. Chub mackerel (1.80–19.90 microg/kg ww) revealed to be significantly more contaminated than horse mackerel (2.73–10.0 microg/kg ww) and sardine (2.29–14.18 microg/kg ww). Inter-specific and inter-season comparisons of PAHs bioaccumulation were statistically assessed. The more relevant statistical correlations were observed between PAH amounts and total fat content (significant positive relationships, p < 0.05), and season (sardine displayed higher amounts in autumn–winter while the mackerel species showed globally the inverse behavior). The health risks by consumption of these species were assessed and shown to present no threat to public health concerning PAH intakes.
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Com o crescimento previsível e exponencial das redes de comunicações móveis motivado pela mobilidade, flexibilidade e também comodidade do utilizador levam a que este se torne na fatia mais importante do mundo das telecomunicações dos dias que correm. Assim é importante estudar e caracterizar canais rádio para as mais diversas gamas de frequências utilizadas nas mais variadas tecnologias. O objectivo principal desta dissertação de Mestrado é caracterizar um canal rádio para a tecnologia sem fios Worldwide Inter-operability for Microwave Access (Wimax para as frequências de 3,5 GHz e 5 GHz) actualmente vista pela comunidade científica como a tecnologia sem fios com maiores perspectivas de sucesso. Para tal, determinaram-se o Perfil de Atraso de Potência (PAP) e também a Potência em Função da Distância (PFD) recorrendo ao método computacional de simulação Finite-Difference Time-Domain (FDTD). De forma a estudar e caracterizar o canal rádio, em termos de desvanecimento relativo ao espalhamento de atraso, usaram-se dois métodos alternativos que têm como entrada o PAP. Para caracterizar o canal quanto ao desvanecimento baseado em espalhamento de Doppler, recorreu-se também a duas técnicas alternativas tendo como entrada o PFD. Em ambas as situações os dois métodos alternativos convergiram para os mesmos resultados. A caracterização é feita em dois cenários diferentes: um em que consideramos que a maioria dos obstáculos são condutores eléctricos perfeitos (CEP) e que passaremos a designar Cenário PEC, e um segundo cenário em que os obstáculos têm propriedades electromagnéticas diferentes, e que passará a ser designado por Cenário MIX. Em ambos os cenários de análise concluiu-se que o canal é plano, lento e sem ISI.
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In general, modern networks are analysed by taking several Key Performance Indicators (KPIs) into account, their proper balance being required in order to guarantee a desired Quality of Service (QoS), particularly, cellular wireless heterogeneous networks. A model to integrate a set of KPIs into a single one is presented, by using a Cost Function that includes these KPIs, providing for each network node a single evaluation parameter as output, and reflecting network conditions and common radio resource management strategies performance. The proposed model enables the implementation of different network management policies, by manipulating KPIs according to users' or operators' perspectives, allowing for a better QoS. Results show that different policies can in fact be established, with a different impact on the network, e.g., with median values ranging by a factor higher than two.
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In this work, we present a neural network (NN) based method designed for 3D rigid-body registration of FMRI time series, which relies on a limited number of Fourier coefficients of the images to be aligned. These coefficients, which are comprised in a small cubic neighborhood located at the first octant of a 3D Fourier space (including the DC component), are then fed into six NN during the learning stage. Each NN yields the estimates of a registration parameter. The proposed method was assessed for 3D rigid-body transformations, using DC neighborhoods of different sizes. The mean absolute registration errors are of approximately 0.030 mm in translations and 0.030 deg in rotations, for the typical motion amplitudes encountered in FMRI studies. The construction of the training set and the learning stage are fast requiring, respectively, 90 s and 1 to 12 s, depending on the number of input and hidden units of the NN. We believe that NN-based approaches to the problem of FMRI registration can be of great interest in the future. For instance, NN relying on limited K-space data (possibly in navigation echoes) can be a valid solution to the problem of prospective (in frame) FMRI registration.
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Mestrado em Engenharia Química. Ramo optimização energética na indústria química
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OBJETIVO: Analisar as inter-relações entre auto-avaliação de saúde, percepção de doença de longa duração e diagnóstico de doenças crônicas. MÉTODOS: Na Pesquisa Mundial de Saúde, realizada no Brasil em 2003, foram entrevistados 5.000 indivíduos com 18 anos ou mais, selecionados a partir de amostra estratificada em três estágios. Foi utilizado o questionário original adaptado ao contexto brasileiro, abordando a presença de doença de longa duração ou incapacidade, a auto-avaliação de saúde (geral e dos vários domínios) e o diagnóstico de seis doenças crônicas (artrite, angina, asma, depressão, esquizofrenia e diabetes mellitus). Para comparar as relações entre a auto-avaliação de saúde, percepção de doença de longa duração e as doenças crônicas avaliadas foram utilizados teste estatístico de homogeneidade de proporções e modelos de regressão logística múltipla. RESULTADOS: A auto-avaliação de saúde "não boa" e a percepção de ser portador de doença de longa duração foram significativamente mais freqüentes entre mulheres, indivíduos com 50 anos ou mais e aqueles com alguma das doenças pesquisadas. Os entrevistados com diagnóstico de diabetes mellitus apresentaram as piores avaliações de saúde: 70,9% referiram doença de longa duração e 79,3% avaliaram sua saúde como "não boa". Verificou-se pior avaliação de saúde com a associação de duas ou mais doenças. O efeito da auto-avaliação de saúde sobre a percepção de doença de longa duração foi maior que o número de doenças. CONCLUSÕES: As três formas de aferição da morbidade mostraram inter-relações significativas. A auto-avaliação de saúde "não boa" apresentou efeito mais importante para a percepção de doença de longa duração, sugerindo que as medidas subjetivas do estado de saúde possam ser mais sensíveis para estabelecer e monitorar o bem-estar do indivíduo.