983 resultados para Industrial Clusters


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Os avanços tecnológicos e científicos, na área da saúde, têm vindo a aliar áreas como a Medicina e a Matemática, cabendo à ciência adequar de forma mais eficaz os meios de investigação, diagnóstico, monitorização e terapêutica. Os métodos desenvolvidos e os estudos apresentados nesta dissertação resultam da necessidade de encontrar respostas e soluções para os diferentes desafios identificados na área da anestesia. A índole destes problemas conduz, necessariamente, à aplicação, adaptação e conjugação de diferentes métodos e modelos das diversas áreas da matemática. A capacidade para induzir a anestesia em pacientes, de forma segura e confiável, conduz a uma enorme variedade de situações que devem ser levadas em conta, exigindo, por isso, intensivos estudos. Assim, métodos e modelos de previsão, que permitam uma melhor personalização da dosagem a administrar ao paciente e por monitorizar, o efeito induzido pela administração de cada fármaco, com sinais mais fiáveis, são fundamentais para a investigação e progresso neste campo. Neste contexto, com o objetivo de clarificar a utilização em estudos na área da anestesia de um ajustado tratamento estatístico, proponho-me abordar diferentes análises estatísticas para desenvolver um modelo de previsão sobre a resposta cerebral a dois fármacos durante sedação. Dados obtidos de voluntários serão utilizados para estudar a interação farmacodinâmica entre dois fármacos anestésicos. Numa primeira fase são explorados modelos de regressão lineares que permitam modelar o efeito dos fármacos no sinal cerebral BIS (índice bispectral do EEG – indicador da profundidade de anestesia); ou seja estimar o efeito que as concentrações de fármacos têm na depressão do eletroencefalograma (avaliada pelo BIS). Na segunda fase deste trabalho, pretende-se a identificação de diferentes interações com Análise de Clusters bem como a validação do respetivo modelo com Análise Discriminante, identificando grupos homogéneos na amostra obtida através das técnicas de agrupamento. O número de grupos existentes na amostra foi, numa fase exploratória, obtido pelas técnicas de agrupamento hierárquicas, e a caracterização dos grupos identificados foi obtida pelas técnicas de agrupamento k-means. A reprodutibilidade dos modelos de agrupamento obtidos foi testada através da análise discriminante. As principais conclusões apontam que o teste de significância da equação de Regressão Linear indicou que o modelo é altamente significativo. As variáveis propofol e remifentanil influenciam significativamente o BIS e o modelo melhora com a inclusão do remifentanil. Este trabalho demonstra ainda ser possível construir um modelo que permite agrupar as concentrações dos fármacos, com base no efeito no sinal cerebral BIS, com o apoio de técnicas de agrupamento e discriminantes. Os resultados desmontram claramente a interacção farmacodinâmica dos dois fármacos, quando analisamos o Cluster 1 e o Cluster 3. Para concentrações semelhantes de propofol o efeito no BIS é claramente diferente dependendo da grandeza da concentração de remifentanil. Em suma, o estudo demostra claramente, que quando o remifentanil é administrado com o propofol (um hipnótico) o efeito deste último é potenciado, levando o sinal BIS a valores bastante baixos.

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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças Orientador: Mestre Paulino Manuel Leite da Silva

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Projecto apresentado ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por Prof. Doutor Gouveia

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Dissertação para obtenção do grau de Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

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Dissertação de Natureza Científica para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Edificações

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O desenvolvimento deste trabalho teve como objectivo a optimização de um sistema de climatização industrial, constituído por quatro centrais de climatização adiabáticas, que apresentam limitações de capacidade de arrefecimento, controlo e eficiência. Inicialmente foi necessária a pesquisa bibliográfica e recolha de informação relativa à indústria têxtil e ao processo de arrefecimento evaporativo. Numa fase posterior foram recolhidos e analisados os diversos dados essenciais à compreensão do binómio edifício/sistema de climatização, para a obtenção de possíveis hipóteses de optimização. Da fase de recolha de informações e dados, destaca-se, também, a realização de análises à qualidade do ar interior (QAI). As optimizações seleccionadas como passíveis de implementação, foram estudadas e analisadas com o auxílio do software de simulação energética dinâmica DesignBuilder e os resultados obtidos foram devidamente trabalhados e ajustados de modo a permitir uma assimilação amigável e de fácil interpretação das suas vantagens e desvantagens, tendo ainda sido objecto de estudo de viabilidade económica. A optimização proposta reflecte uma melhoria substancial das condições interiores ao nível da temperatura e humidade relativa, resultando, ainda assim, numa redução de consumos energéticos na ordem dos 23 % (490.337 kWh), isto é, uma poupança anual de 42.169 € aos custos de exploração e com um período de retorno de 1 ano e 11 meses.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Heavy metal pollution is a matter of concern in industrialised countries. Contrary to organic pollutants, heavy metals are not metabolically degraded. This fact has two main consequences: its bioremediation requires another strategy and heavy metals can be indefinitely recycled. Yeast cells of Saccharomyces cerevisiae are produced at high amounts as a by-product of brewing industry constituting a cheap raw material. In the present work, the possibility of valorising this type of biomass in the bioremediation of real industrial effluents containing heavy metals is reviewed. Given the autoaggregation capacity (flocculation) of brewing yeast cells, a fast and off-cost yeast separation is achieved after the treatment of metal-laden effluent, which reduces the costs associated with the process. This is a critical issue when we are looking for an effective, eco-friendly, and low-cost technology. The possibility of the bioremediation of industrial effluents linked with the selective recovery of metals, in a strategy of simultaneous minimisation of environmental hazard of industrial wastes with financial benefits from reselling or recycling the metals, is discussed.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção de grau de Mestre em Engenharia Mecânica na Especialidade de Manutenção e Produção

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

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Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia/Automação e Eletrónica Industrial

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Trabalho de Projecto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil Perfil Estruturas

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Trabalho de Projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

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Wireless sensor networks (WSNs) emerge as underlying infrastructures for new classes of large-scale networked embedded systems. However, WSNs system designers must fulfill the quality-of-service (QoS) requirements imposed by the applications (and users). Very harsh and dynamic physical environments and extremely limited energy/computing/memory/communication node resources are major obstacles for satisfying QoS metrics such as reliability, timeliness, and system lifetime. The limited communication range of WSN nodes, link asymmetry, and the characteristics of the physical environment lead to a major source of QoS degradation in WSNs-the ldquohidden node problem.rdquo In wireless contention-based medium access control (MAC) protocols, when two nodes that are not visible to each other transmit to a third node that is visible to the former, there will be a collision-called hidden-node or blind collision. This problem greatly impacts network throughput, energy-efficiency and message transfer delays, and the problem dramatically increases with the number of nodes. This paper proposes H-NAMe, a very simple yet extremely efficient hidden-node avoidance mechanism for WSNs. H-NAMe relies on a grouping strategy that splits each cluster of a WSN into disjoint groups of non-hidden nodes that scales to multiple clusters via a cluster grouping strategy that guarantees no interference between overlapping clusters. Importantly, H-NAMe is instantiated in IEEE 802.15.4/ZigBee, which currently are the most widespread communication technologies for WSNs, with only minor add-ons and ensuring backward compatibility with their protocols standards. H-NAMe was implemented and exhaustively tested using an experimental test-bed based on ldquooff-the-shelfrdquo technology, showing that it increases network throughput and transmission success probability up to twice the values obtained without H-NAMe. H-NAMe effectiveness was also demonstrated in a target tracking application with mobile robots - over a WSN deployment.