1000 resultados para Aprendizagem das empresas multinacionais


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Dissertação de Mestrado, Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico, 15 de Junho de 2015, Universidade dos Açores.

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Mestrado, Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico, 19 de Junho 2015, Universidade dos Açores.

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Mestrado (PES II), Educação Pré-Escolar e Ensino do 1.º Ciclo do Ensino Básico, 18 de Junho de 2015, Universidade dos Açores.

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1º Congresso Internacional de Psicologia, Educação e Cultura. Desafios Sociais e Educação: Culturas e Práticas. Vila Nova de Gaia, 28 e 29 de Junho.

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Projeto de Intervenção apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para a obtenção de grau de Mestre em Didática da Língua Portuguesa no 1º e 2º CEB

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Esta tese pretende fazer um estudo sobre a influência que a evolução tecnológica tem, de forma direta e indireta, sobre a educação em turismo. Os fatores indiretos (fornecedores turísticos, agências…) acabam por ter o maior peso devido às constantes evoluções que sofrem para poderem dar um serviço cada vez melhor aos seus clientes. A ideia surgiu da necessidade de elaboração de um modelo para a reformulação do portal do Observatório Nacional de Educação em Turismo (ONET), cujo planeamento e parte da implementação decorreu numa parte mais prática da tese. Os pontos principais da reformulação do portal passaram pela modificação do seu design, elaboração de um repositório de objetos de aprendizagem e de uma rede social. A propósito do repositório, decidiu-se elaborar também um objeto de aprendizagem sobre o tema “A História do Turismo no Mundo”. Toda esta evolução tecnológica, que se tem verificado nos últimos anos, veio agilizar muitos procedimentos, sendo necessários profissionais qualificados. É aqui que entra o papel das escolas. Têm de se adaptar em termos de utilização das mais recentes tecnologias, nomeadamente software. Algumas empresas produtoras de software desenvolvem também simuladores que são utilizados nas escolas para um ensino semelhante ao que será a futura vida profissional.

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Mestrado em Contabilidade Internacional

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A optimização e a aprendizagem em Sistemas Multi-Agente são consideradas duas áreas promissoras mas relativamente pouco exploradas. A optimização nestes ambientes deve ser capaz de lidar com o dinamismo. Os agentes podem alterar o seu comportamento baseando-se em aprendizagem recente ou em objectivos de optimização. As estratégias de aprendizagem podem melhorar o desempenho do sistema, dotando os agentes da capacidade de aprender, por exemplo, qual a técnica de optimização é mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização é mais adequada em determinado cenário. Nesta dissertação são estudadas algumas técnicas de resolução de problemas de Optimização Combinatória, sobretudo as Meta-heurísticas, e é efectuada uma revisão do estado da arte de Aprendizagem em Sistemas Multi-Agente. É também proposto um módulo de aprendizagem para a resolução de novos problemas de escalonamento, com base em experiência anterior. O módulo de Auto-Optimização desenvolvido, inspirado na Computação Autónoma, permite ao sistema a selecção automática da Meta-heurística a usar no processo de optimização, assim como a respectiva parametrização. Para tal, recorreu-se à utilização de Raciocínio baseado em Casos de modo que o sistema resultante seja capaz de aprender com a experiência adquirida na resolução de problemas similares. Dos resultados obtidos é possível concluir da vantagem da sua utilização e respectiva capacidade de adaptação a novos e eventuais cenários.

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Mestrado em Contabilidade

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Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.