Estudo de adoção de tecnologias de cloud computing no contexto das PMES portuguesas

A sociedade atual é marcada por uma crescente competição entre as organizações, as quais para garantirem a sua sobrevivência têm que evoluir e utilizar a tecnologia de informação mais adequada. Num período em que as PMES portuguesas necessitam de reduzir custos e concentrarem-se mais no seu processo de negócio surge um novo paradigma tecnológico, a Computação na Nuvem, esta ainda é um paradigma bastante recente, onde os recursos de TI que apresentam características de elasticidade e dinâmicas são oferecidos ao cliente como um serviço, no qual este paga apenas o que consome (pagamento por utilização). A Cloud Computing com o seu novo paradigma permite às organizações, principalmente às PMES reduzirem custos, concentrarem-se no seu processo de negócio sem se preocuparem com a parte informática (cópias de segurança, assistência e perda de dados) e obter um retorno mais rápido do seu investimento. Este trabalho consiste no Estudo da Adoção Individual da Cloud Computing no contexto das PMEs Portuguesas, o qual apresenta como principais objetivos obter uma melhor compreensão do conceito Cloud Computing, entender a sua importância para os indivíduos das PMES, identificar os seus fatores de sucesso e insucesso e identificar as limitações sentidas de uma forma generalizada e de uma forma específica para as PMES Portuguesas. Para cumprir os objetivos mencionados anteriormente, efetuou-se uma extensa revisão de literatura, propôs-se um modelo conceptual de investigação com adaptações à Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT) e utilizou-se como instrumento de recolha de dados um questionário que foi enviado às PMES Portuguesas.

Comparative analysis between statistical and artificial intelligence models in business failure prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Application of Gage R&R methodology for improving the training and evaluation of automatic optical inspection machine operators

The current level of demand by customers in the electronics industry requires the production of parts with an extremely high level of reliability and quality to ensure complete confidence on the end customer. Automatic Optical Inspection (AOI) machines have an important role in the monitoring and detection of errors during the manufacturing process for printed circuit boards. These machines present images of products with probable assembly mistakes to an operator and him decide whether the product has a real defect or if in turn this was an automated false detection. Operator training is an important aspect for obtaining a lower rate of evaluation failure by the operator and consequently a lower rate of actual defects that slip through to the following processes. The Gage R&R methodology for attributes is part of a Six Sigma strategy to examine the repeatability and reproducibility of an evaluation system, thus giving important feedback on the suitability of each operator in classifying defects. This methodology was already applied in several industry sectors and services at different processes, with excellent results in the evaluation of subjective parameters. An application for training operators of AOI machines was developed, in order to be able to check their fitness and improve future evaluation performance. This application will provide a better understanding of the specific training needs for each operator, and also to accompany the evolution of the training program for new components which in turn present additional new difficulties for the operator evaluation. The use of this application will contribute to reduce the number of defects misclassified by the operators that are passed on to the following steps in the productive process. This defect reduction will also contribute to the continuous improvement of the operator evaluation performance, which is seen as a quality management goal.

Comparative Analysis between Statistical and Artificial Intelligence Models in Business Failure Prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Nota sobre a diferenciação de ovos de Rhodnius neglectus e R. prolixus

Descreve-se característica morfológica diferencial que permite distinguir os ovos de Rhodnius neglectus e R. prolixus. Trata-se de formação saliente ao redor da região pré-opercular disposta à maneira de "colarinho", existente na primeira e ausente na segunda dessas espécies.

Malária falciparum resistente à cloroquina e ao Fansidar R tratada com minociclina

Em abril de 1978 uma infecção malárica causada por Plasinodium falciparum foi diagnosticada em um paciente adulto do sexo masculino, nativo da Amazônia brasileira. O parasito foi resistente in vitro à cloroquina e in vivo à associação pirimetamina + sulfadoxina (FansidarR). O paciente foi tratado com minociclina (MinomaxR); contudo, sua resposta imune ao parasito pode ter tido um importante papel na eficácia do tratamento com a minociclina.

Identification of tsunami-induced deposits using numerical modeling and rock magnetism techniques: A study case of the 1755 Lisbon tsunami in Algarve, Portugal

Storm- and tsunami-deposits are generated by similar depositional mechanisms making their discrimination hard to establish using classic sedimentologic methods. Here we propose an original approach to identify tsunami-induced deposits by combining numerical simulation and rock magnetism. To test our method, we investigate the tsunami deposit of the Boca do Rio estuary generated by the 1755 earthquake in Lisbon which is well described in the literature. We first test the 1755 tsunami scenario using a numerical inundation model to provide physical parameters for the tsunami wave. Then we use concentration (MS. SIRM) and grain size (chi(ARM), ARM, B1/2, ARM/SIRM) sensitive magnetic proxies coupled with SEM microscopy to unravel the magnetic mineralogy of the tsunami-induced deposit and its associated depositional mechanisms. In order to study the connection between the tsunami deposit and the different sedimentologic units present in the estuary, magnetic data were processed by multivariate statistical analyses. Our numerical simulation show a large inundation of the estuary with flow depths varying from 0.5 to 6 m and run up of similar to 7 m. Magnetic data show a dominance of paramagnetic minerals (quartz) mixed with lesser amount of ferromagnetic minerals, namely titanomagnetite and titanohematite both of a detrital origin and reworked from the underlying units. Multivariate statistical analyses indicate a better connection between the tsunami-induced deposit and a mixture of Units C and D. All these results point to a scenario where the energy released by the tsunami wave was strong enough to overtop and erode important amount of sand from the littoral dune and mixed it with reworked materials from underlying layers at least 1 m in depth. The method tested here represents an original and promising tool to identify tsunami-induced deposits in similar embayed beach environments.

Statistical classification of road pavements using near field vehicle rolling noise measurements

Low noise surfaces have been increasingly considered as a viable and cost-effective alternative to acoustical barriers. However, road planners and administrators frequently lack information on the correlation between the type of road surface and the resulting noise emission profile. To address this problem, a method to identify and classify different types of road pavements was developed, whereby near field road noise is analyzed using statistical learning methods. The vehicle rolling sound signal near the tires and close to the road surface was acquired by two microphones in a special arrangement which implements the Close-Proximity method. A set of features, characterizing the properties of the road pavement, was extracted from the corresponding sound profiles. A feature selection method was used to automatically select those that are most relevant in predicting the type of pavement, while reducing the computational cost. A set of different types of road pavement segments were tested and the performance of the classifier was evaluated. Results of pavement classification performed during a road journey are presented on a map, together with geographical data. This procedure leads to a considerable improvement in the quality of road pavement noise data, thereby increasing the accuracy of road traffic noise prediction models.

Biocompatibilidade de materiais empregados na confecção de próteses cardiovasculares: comparação entre pericárdio bovino e Dacron(R)

Durante os últimos 25 anos, numerosos estudos têm sido efetuados visando a biocompatibilidade de materiais de uso médico-hospitalar. Isto se deve ao desenvolvimento de materiais destinados às próteses particularmente na área cardiovascular, o que motivou pesquisas relativas à problemática da compatibilidade entre superfícies biológicas ou sintéticas e o sangue. O presente trabalho objetivou comparar a avaliação da biocompatibilidade do pericárdio bovino, um dos materiais mais empregados na fabricação de válvulas cardíacas protéticas, após tratamento com glutaraldeído e formaldeído, com o material sintético conhecido como "tricot" de Dacron(R). Tanto fragmentos de pericárdio submetidos a diferentes tratamentos, como os de Dacron(R) foram implantados subcutaneamente na região abdominal de ratos Wistar, por períodos de 1 a 3 meses. O exame de cortes histológicos obtidos por métodos convencionais evidenciou ausência de biocompatibilidade principalmente para o pericárdio tratado com formaldeído. Para o Dacron(R), foi constatado, comparativamente, uma perfeita biocompatibilidade. A cultura de células in vitro, com o uso de linhagens RC-IAL e Hela pelo método de revestimento com ágar, foi empregada exclusivamente para o material de origem biológica e evidenciou um grau intenso de toxicidade associado ao resíduo do agente de tratamento. Concluiu-se que existe a necessidade do aperfeiçoamento da técnica de lavagem da prótese biológica antes da implantação.

Sistema de energia híbrido regenerativo (S.E.H.R.) para alimentação de estações de telecomunicações em Angola

Esta dissertação tem como objectivo demonstrar a aplicabilidade técnica associada a uma análise económica da aplicação de sistemas de energia híbridos regenerativos (S.E.H.R.) em equipamentos remotos de telecomunicações em território angolano. Embora Angola seja um país que é grande produtor e exportador de combustíveis fósseis, nomeadamente petróleo, existem carências graves ao nível da distribuição e refinação do mesmo, sendo assim um país que tem um deficit energético enorme, onde é muito comum a existência de “apagões” mesmo na sua capital Luanda. Tal facto provoca a necessidade de busca de fontes de energia alternativas à da Empresa de Distribuição de Electricidade (EDEL), sendo que é muito comum a existência e a utilização de geradores a diesel nas casas da classe média e alta angolana. As filas para o abastecimento de combustível são enormes a qualquer hora do dia e noite, e são potenciadas pela existência maioritária de veículos de alta cilindrada, normalmente de tracção 4X4, associada à escassez de pontos de distribuição de combustível refinado. Há um forte desequilíbrio aparente entre a oferta e a procura. Sendo um país que saiu de um conflito interno armado em 2002, há a necessidade de reconstruir as infra-estruturas deste país que tem cerca de 17 milhões de habitantes (dos quais se estima que 6 a 7 milhões1 estejam na área metropolitana de Luanda) e uma área de 1.246,700 km² (cerca de 14,5 vezes maior do que Portugal). Aqui as telecomunicações têm um papel fundamental, aproximando o país, garantindo a informação e contribuindo para a redução do isolamento das populações. Não tendo infra-estruturas de rede fixa que consigam garantir de forma cabal e consistente as necessidades do país, os Sistemas de Telecomunicações Móveis ganham uma importância fulcral para o desenvolvimento e aproximação das populações, sendo que necessitam de energia para laborar, e assim se torna necessário garantir o seu funcionamento do ponto de vista energético. Assim sendo, foi efectuado uma análise técnica, associada a uma apreciação económica, para um site de telecomunicações da última geração (3G), a colocar em Angola, garantindo o seu funcionamento através de sistemas fotovoltaicos (PV), eólicos, a hidrogénio, com o auxilio de um gerador a diesel, e deixando o sistema preparado para uma eventual chegada de energia através da EDEL.

Optimal design of piezolaminated structures using B-spline strip finite element models

A package of B-spline finite strip models is developed for the linear analysis of piezolaminated plates and shells. This package is associated to a global optimization technique in order to enhance the performance of these types of structures, subjected to various types of objective functions and/or constraints, with discrete and continuous design variables. The models considered are based on a higher-order displacement field and one can apply them to the static, free vibration and buckling analyses of laminated adaptive structures with arbitrary lay-ups, loading and boundary conditions. Genetic algorithms, with either binary or floating point encoding of design variables, were considered to find optimal locations of piezoelectric actuators as well as to determine the best voltages applied to them in order to obtain a desired structure shape. These models provide an overall economy of computing effort for static and vibration problems.

Sistemas distribuídos: serviços Grid Computing

A necessidade de poder computacional é crescente nas diversas áreas de actuação humana, tanto na indústria, como em ambientes académicos. Grid Computing permite a ligação de recursos computacionais dispersos de maneira a permitir a sua utilização mais eficaz, fornecendo aos utilizadores um acesso simplificado ao poder computacional de diversos sistemas. Os primeiros projectos de Grid Computing implicavam a ligação de máquinas paralelas ou aglomerados de alto desempenho e alto custo, disponíveis apenas em algumas instituições. Contrastando com o elevado custo dos super-computadores, os computadores pessoais e a Internet sofreram uma evolução significativa nos últimos anos. O uso de computadores dispersos em uma WAN pode representar um ambiente muito interessante para processamento de alto desempenho. Os sistemas em Grid fornecem a possibilidade de se utilizar um conjunto de computadores pessoais de modo a fornecer uma computação que utiliza recursos que de outra maneira estariam omissos. Este trabalho consiste no estudo de Grid Computing a nível de conceito e de arquitectura e numa análise ao seu estado actual hoje em dia. Como complemento foi desenvolvido um componente que permite o desenvolvimento de serviços para Grids (Grid Services) mais eficaz do que o modelo de suporte a serviços actualmente utilizado. Este componente é disponibilizado sob a forma um plug-in para a plataforma Eclipse IDE.