Modelação da vegetação potencial da Serra da Lousã e a sua aplicação no contexto da restauração de ecossistemas florestais

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil Engenharia Ecológica

Novos modelos e instrumentos de gestão da informação arquivística na administração pública : a macroestrutura funcional (MEF)

Comunicação apresentada no 8º Congresso Nacional de Administração Pública – Desafios e Soluções, em Carcavelos de 21 a 22 de Novembro de 2011.

Prognostic modelling of breast cancer patients: a benchmark of predictive models with external validation

Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica e de Computadores – Sistemas Digitais e Percepcionais pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia

A Influência da teoria da agência na estrutura de capital na indústria do calçado

apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a Dissertação de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças sob orientação do Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira

Determinantes da estrutura de capitais do setor do calçado em Portugal

Dissertação de Mestrado apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação de Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira

Sistemas de dissipação de energia em estruturas de betão armado

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil – Estruturas e Geotecnia pela Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa

Vertex component analysis: a geometric-based approach to unmix hyperspectral data

Hyperspectral remote sensing exploits the electromagnetic scattering patterns of the different materials at specific wavelengths [2, 3]. Hyperspectral sensors have been developed to sample the scattered portion of the electromagnetic spectrum extending from the visible region through the near-infrared and mid-infrared, in hundreds of narrow contiguous bands [4, 5]. The number and variety of potential civilian and military applications of hyperspectral remote sensing is enormous [6, 7]. Very often, the resolution cell corresponding to a single pixel in an image contains several substances (endmembers) [4]. In this situation, the scattered energy is a mixing of the endmember spectra. A challenging task underlying many hyperspectral imagery applications is then decomposing a mixed pixel into a collection of reflectance spectra, called endmember signatures, and the corresponding abundance fractions [8–10]. Depending on the mixing scales at each pixel, the observed mixture is either linear or nonlinear [11, 12]. Linear mixing model holds approximately when the mixing scale is macroscopic [13] and there is negligible interaction among distinct endmembers [3, 14]. If, however, the mixing scale is microscopic (or intimate mixtures) [15, 16] and the incident solar radiation is scattered by the scene through multiple bounces involving several endmembers [17], the linear model is no longer accurate. Linear spectral unmixing has been intensively researched in the last years [9, 10, 12, 18–21]. It considers that a mixed pixel is a linear combination of endmember signatures weighted by the correspondent abundance fractions. Under this model, and assuming that the number of substances and their reflectance spectra are known, hyperspectral unmixing is a linear problem for which many solutions have been proposed (e.g., maximum likelihood estimation [8], spectral signature matching [22], spectral angle mapper [23], subspace projection methods [24,25], and constrained least squares [26]). In most cases, the number of substances and their reflectances are not known and, then, hyperspectral unmixing falls into the class of blind source separation problems [27]. Independent component analysis (ICA) has recently been proposed as a tool to blindly unmix hyperspectral data [28–31]. ICA is based on the assumption of mutually independent sources (abundance fractions), which is not the case of hyperspectral data, since the sum of abundance fractions is constant, implying statistical dependence among them. This dependence compromises ICA applicability to hyperspectral images as shown in Refs. [21, 32]. In fact, ICA finds the endmember signatures by multiplying the spectral vectors with an unmixing matrix, which minimizes the mutual information among sources. If sources are independent, ICA provides the correct unmixing, since the minimum of the mutual information is obtained only when sources are independent. This is no longer true for dependent abundance fractions. Nevertheless, some endmembers may be approximately unmixed. These aspects are addressed in Ref. [33]. Under the linear mixing model, the observations from a scene are in a simplex whose vertices correspond to the endmembers. Several approaches [34–36] have exploited this geometric feature of hyperspectral mixtures [35]. Minimum volume transform (MVT) algorithm [36] determines the simplex of minimum volume containing the data. The method presented in Ref. [37] is also of MVT type but, by introducing the notion of bundles, it takes into account the endmember variability usually present in hyperspectral mixtures. The MVT type approaches are complex from the computational point of view. Usually, these algorithms find in the first place the convex hull defined by the observed data and then fit a minimum volume simplex to it. For example, the gift wrapping algorithm [38] computes the convex hull of n data points in a d-dimensional space with a computational complexity of O(nbd=2cþ1), where bxc is the highest integer lower or equal than x and n is the number of samples. The complexity of the method presented in Ref. [37] is even higher, since the temperature of the simulated annealing algorithm used shall follow a log( ) law [39] to assure convergence (in probability) to the desired solution. Aiming at a lower computational complexity, some algorithms such as the pixel purity index (PPI) [35] and the N-FINDR [40] still find the minimum volume simplex containing the data cloud, but they assume the presence of at least one pure pixel of each endmember in the data. This is a strong requisite that may not hold in some data sets. In any case, these algorithms find the set of most pure pixels in the data. PPI algorithm uses the minimum noise fraction (MNF) [41] as a preprocessing step to reduce dimensionality and to improve the signal-to-noise ratio (SNR). The algorithm then projects every spectral vector onto skewers (large number of random vectors) [35, 42,43]. The points corresponding to extremes, for each skewer direction, are stored. A cumulative account records the number of times each pixel (i.e., a given spectral vector) is found to be an extreme. The pixels with the highest scores are the purest ones. N-FINDR algorithm [40] is based on the fact that in p spectral dimensions, the p-volume defined by a simplex formed by the purest pixels is larger than any other volume defined by any other combination of pixels. This algorithm finds the set of pixels defining the largest volume by inflating a simplex inside the data. ORA SIS [44, 45] is a hyperspectral framework developed by the U.S. Naval Research Laboratory consisting of several algorithms organized in six modules: exemplar selector, adaptative learner, demixer, knowledge base or spectral library, and spatial postrocessor. The first step consists in flat-fielding the spectra. Next, the exemplar selection module is used to select spectral vectors that best represent the smaller convex cone containing the data. The other pixels are rejected when the spectral angle distance (SAD) is less than a given thresh old. The procedure finds the basis for a subspace of a lower dimension using a modified Gram–Schmidt orthogonalizati on. The selected vectors are then projected onto this subspace and a simplex is found by an MV T pro cess. ORA SIS is oriented to real-time target detection from uncrewed air vehicles using hyperspectral data [46]. In this chapter we develop a new algorithm to unmix linear mixtures of endmember spectra. First, the algorithm determines the number of endmembers and the signal subspace using a newly developed concept [47, 48]. Second, the algorithm extracts the most pure pixels present in the data. Unlike other methods, this algorithm is completely automatic and unsupervised. To estimate the number of endmembers and the signal subspace in hyperspectral linear mixtures, the proposed scheme begins by estimating sign al and noise correlation matrices. The latter is based on multiple regression theory. The signal subspace is then identified by selectin g the set of signal eigenvalue s that best represents the data, in the least-square sense [48,49 ], we note, however, that VCA works with projected and with unprojected data. The extraction of the end members exploits two facts: (1) the endmembers are the vertices of a simplex and (2) the affine transformation of a simplex is also a simplex. As PPI and N-FIND R algorithms, VCA also assumes the presence of pure pixels in the data. The algorithm iteratively projects data on to a direction orthogonal to the subspace spanned by the endmembers already determined. The new end member signature corresponds to the extreme of the projection. The algorithm iterates until all end members are exhausted. VCA performs much better than PPI and better than or comparable to N-FI NDR; yet it has a computational complexity between on e and two orders of magnitude lower than N-FINDR. The chapter is structure d as follows. Section 19.2 describes the fundamentals of the proposed method. Section 19.3 and Section 19.4 evaluate the proposed algorithm using simulated and real data, respectively. Section 19.5 presents some concluding remarks.

Estimação de superfícies tridimensionais com modelos activos

Esta comunicação aborda a estimação da superfície de objectos a partir de um conjunto de pontos tridimensionais usando modelos activos. Propõe-se, uma extensão da Classe Unificada desenvolvida por Abrantes e Marques. A superfície é discretizada usando dois tipos de redes: redes de malha rectangular e redes Simplex. A Classe Unificada baseia-se no cálculo dos centróides dos dados na vizinhança de amostras pré-definidas da superfície deformável. Os pontos da superfície são atraídos na direcção dos centróides. O artigo revê os conceitos básicos de modelamento activo de superfícies, a Classe Unificada e as redes Simplex. Os modelos descritos são testados usando dados sintéticos e reais obtidos a partir de imagens ecográficas e de ressonância magnética.

Desenvolvimento de um modelo de previsão de preços no mercado ibérico de eletricidade

Com este trabalho pretende-se efetuar o levantamento e análise dos fatores que estão na base da volatilidade do preço da energia elétrica no mercado ibérico de energia. Posteriormente à definição dos potenciais métodos utilizados na previsão do preço da energia elétrica, é desenvolvido um modelo capaz de prever os preços do mercado de energia para um horizonte de vários períodos temporais (trimestral, mensal, semanal e diário). Por fim são comparados os resultados dos modelos aplicados, tendo como base a análise qualitativa e quantitativa da evolução das respetivas previsões, bem como a análise estatística obtida em cada um deles.

Modelos de representação literária e realidade social nos relatos alemães sobre Portugal em meados do século XIX

pp. 167-186

Impacto da Radioterapia no stress oxidativo em modelos celulares radiorresistentes em contexto de obesidade

Introdução: Estudos anteriores em modelos tumorais de glioma e melanoma, tumores radiorresistentes, indicaram que a obesidade pode estar relacionada com um aumento do status oxidativo e com a diminuição da resistência à radiação. Como a Radioterapia é o tratamento frequentemente utilizado para esta patologia, propomo-nos, desta forma, a explorar a influência da obesidade em células de glioma, as BC3H1, e melanoma, B16F10, submetidas a Radioterapia, na presença de agentes oxidantes e antioxidantes, para o estudo da sua influência ao nível da viabilidade celular e do impacto do stress oxidativo. Métodos: As células BC3H1 e B16F10 foram tratadas com t-BOOH (150μM e 50 μM, respetivamente), TUDCA (25μM e 1μM, respetivamente) e com a mistura de t-BOOH+TUDCA em meio DMEM sem soro e meio condicionado (CM), a partir de adipócitos 3T3-L1. Em seguida, parte das células foram irradiadas com uma dose total de 2Gy. Posteriormente avaliou-se a viabilidade celular (teste MTT) e o stress oxidativo (teste TBARS, atividade da catalase, concentração da GSH, e status antioxidante total), às 4h e 12h. Resultados: Observou-se um aumento da capacidade antioxidante total das células irradiadas, comparativamente com as células não irradiadas. O meio condicionado reduziu o stress oxidativo nas BC3H1, ao mesmo tempo que reduziu a sua viabilidade celular. O TUDCA nas células incubadas com MC e submetidas a radioterapia, tendencialmente diminuiu a viabilidade celular, nas concertações em estudo. Discussão/Conclusão: O meio condicionado e a radioterapia, por si só, aumentam a resposta antioxidante total na célula, às 4h e às 12h. O TUDCA nas células incubadas com meio condicionado e submetidas a radioterapia, teve um comportamento citotóxico para as BC3H1, nas concentrações testadas. Revelando a necessidade de aprofundar os estudos da ação deste composto como agente radiossensibilizador, neste e noutros modelos celulares de carcinogénese.

Gestão da cadeia de abastecimento de bens de consumo baseada em modelos de previsão lineares

Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística

Gestão de bloco operatório : modelos de gestão e monitorização

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.

Localização óptima do futuro Hospital de Sintra: aplicação de modelos de location-allocation no planeamento de cuidados de saúde.

Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Ciência e Sistemas de Informação Geográfica

Contribuição da produção em regime especial na garantia do abastecimento de energia elétrica e o impacto no planeamento da rede

Esta dissertação apresenta um estudo sobre a garantia de fornecimento de energia elétrica por parte dos produtores em regime especial com tecnologia cogeração e o impacto que estes traduzem na fase de planeamento da rede. Este trabalho foi realizado na Energias de Portugal - Distribuição (EDP-D) na direção de planeamento da rede (DPL). Para este estudo foi utilizado o caso de uma subestação com dezoito produtores em regime especial agregados à sua rede, em que dezasseis desses produtores são cogeração. A proposta de estudo para o caso concreto, passa pela análise das condições de funcionamento da subestação e apurar se a mesma necessita de alguma reformulação, tendo em vista as cargas a satisfazer atuais e possível incremento de carga futura. Considerando que a subestação está inserida num ambiente industrial e atendendo que existem diversos produtores de energia elétrica nas imediações da subestação. Para a resolução da garantia do fornecimento de energia por parte da cogeração, estudou-se a possibilidade de prever a energia produzida por estes produtores, através dos seguintes modelos de previsão: árvore de regressão, árvore de regressão com aplicação bagging e uma rede neuronal (unidirecional). Com a implementação destes modelos pretende-se estimar qual a potência que se pode esperar na garantia de abastecimento da carga, prevenindo maior solicitação de potência por parte da subestação. A metodologia utilizada baseia-se em simulações computacionais.