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Resumo:
Dissertação de Natureza Científica elaborada no Laboratório Nacional de Engenharia Civil (LNEC) para obtenção do grau de mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Hidráulica no âmbito do protocolo de cooperação entre o ISEL e o LNEC
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil – Estruturas e Geotecnia
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Mestrado em Engenharia Civil – Ramo Estruturas
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Mestrado em Engenharia Informática - Área de Especialização em Sistemas Gráficos e Multimédia
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Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática
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A separação de dados hiperespectrais pretende determinar quais as substâncias presentes numa imagem e quais as suas concentrações em cada pixel. Esta comunicação apresenta um método não-supervisionado, denominado de Análise de Componentes Dependentes (DECA), que efectua a separação destes dados automaticamente. Este método assume que cada pixel é uma mistura linear das assinaturas (reflectâncias ou radiâncias) das substâncias presentes pesadas pelas respectivas concentrações (abundâncias). Estas abundâncias são modeladas por misturas de distribuições de Dirichlet, que por si garantem as restrições de não-negatividade e soma unitária impostas pelo processo de aquisição. A matriz de assinaturas é estimada por um algoritmo Esperança-Maximização generalizado (GEM). O método DECA tem um desempenho melhor que os métodos baseados em análise de componentes independentes e que os métodos baseados na geometria dos dados. Nesta comunicação apresentam-se resultados desta metodologia, com dados simulados (baseados em reflectâncias espectrais da base de dados do laboratório USGS) e com dados hiperespectrais reais adquiridos pelo sensor AVIRIS, ilustrando a potencialidade da técnica.
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A presente dissertação tem como propósito a definição das características de um modelo prognóstico,utilizando uma rede neuronal, em doentes com patologia Cirúrgica, internados num serviço de Cirurgia Geral. Para esse fim obtive dados clínicos, operatórios, o resultado da intervenção e o tempo de internamento pós-operatório em doentes submetidos a um leque amplo de intervenções de Cirurgia abdominal. Construí um sistema computacional baseado em redes neuronais, utilizando os paradigmas considerados mais adequados para o tipo de variável a prever. Analisei em seguida o desempenho dos modelos obtidos. Construí um programa capaz de recolher os dados clínicos e apresentar o resultado da sua avaliação pelas redes neuronais criadas, sem envolver o seu utilizador nos aspectos técnicos da manipulação das redes neuronais. Para cumprimento desta estratégia procurei atingir os seguintes objectivos: Recolher dados de identificação, manifestações clínicas, tipo de doença(s), diagnósticos, características da intervenção cirúrgica e resultado, referentes a um conjunto de doentes suficiente para a construção de uma rede neuronal, com o número de variáveis empregue. Construir uma base de dados com os elementos de informação assim obtidos. Eliminar todos os casos em que se verificou faltar um elemento de informação. Criar dois grupos de casos, mutuamente exclusivos, para construção e validação das redes neuronais. Criar, com base nos elementos diagnósticos e resultado, 7 grupos não exclusivos, para avaliação das redes criadas. Avaliar estatisticamente as características dos grupos criados, para os comparar e caracterizar. Proceder à escolha de um programa para criação de redes neuronais em função da variedade de paradigmas oferecidos, facilidade de utilização, uso diversificado em diversos ambientes e mercados e a possibilidade de aceder às redes criadas, através de uma linguagem de programação de alto nível. Construir três tipos de redes diferentes. Cada tipo de rede utilizando um algoritmo diferente e adequado ao tipo de variável que se deseja prever. Avaliar as redes no que se refere à sua sensibilidade, especificidade, capacidade discriminativa e calibração. Criar um programa,usando a linguagem de programação "Delphi"©, para captura de dados, articulação dos mesmos com as redes neuronais criadas e expressão dos resultados prognósticos; esse programa permite alterar os valores dos elementos clínicos e verificar a repercussão dessa alteração no prognóstico.
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Mestrado em Engenharia Informática, Área de Especialização em Tecnologias do Conhecimento e da Decisão
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A otimização nos sistemas de suporte à decisão atuais assume um carácter fortemente interdisciplinar relacionando-se com a necessidade de integração de diferentes técnicas e paradigmas na resolução de problemas reais complexos, sendo que a computação de soluções ótimas em muitos destes problemas é intratável. Os métodos de pesquisa heurística são conhecidos por permitir obter bons resultados num intervalo temporal aceitável. Muitas vezes, necessitam que a parametrização seja ajustada de forma a permitir obter bons resultados. Neste sentido, as estratégias de aprendizagem podem incrementar o desempenho de um sistema, dotando-o com a capacidade de aprendizagem, por exemplo, qual a técnica de otimização mais adequada para a resolução de uma classe particular de problemas, ou qual a parametrização mais adequada de um dado algoritmo num determinado cenário. Alguns dos métodos de otimização mais usados para a resolução de problemas do mundo real resultaram da adaptação de ideias de várias áreas de investigação, principalmente com inspiração na natureza - Meta-heurísticas. O processo de seleção de uma Meta-heurística para a resolução de um dado problema é em si um problema de otimização. As Híper-heurísticas surgem neste contexto como metodologias eficientes para selecionar ou gerar heurísticas (ou Meta-heurísticas) na resolução de problemas de otimização NP-difícil. Nesta dissertação pretende-se dar uma contribuição para o problema de seleção de Metaheurísticas respetiva parametrização. Neste sentido é descrita a especificação de uma Híperheurística para a seleção de técnicas baseadas na natureza, na resolução do problema de escalonamento de tarefas em sistemas de fabrico, com base em experiência anterior. O módulo de Híper-heurística desenvolvido utiliza um algoritmo de aprendizagem por reforço (QLearning), que permite dotar o sistema da capacidade de seleção automática da Metaheurística a usar no processo de otimização, assim como a respetiva parametrização. Finalmente, procede-se à realização de testes computacionais para avaliar a influência da Híper- Heurística no desempenho do sistema de escalonamento AutoDynAgents. Como conclusão genérica, é possível afirmar que, dos resultados obtidos é possível concluir existir vantagem significativa no desempenho do sistema quando introduzida a Híper-heurística baseada em QLearning.
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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A sustentabilidade energética do planeta é uma preocupação corrente e, neste sentido, a eficiência energética afigura-se como sendo essencial para a redução do consumo em todos os setores de atividade. No que diz respeito ao setor residencial, o indevido comportamento dos utilizadores aliado ao desconhecimento do consumo dos diversos aparelhos, são factores impeditivos para a redução do consumo energético. Uma ferramenta importante, neste sentido, é a monitorização de consumos nomeadamente a monitorização não intrusiva, que apresenta vantagens económicas relativamente à monitorização intrusiva, embora levante alguns desafios na desagregação de cargas. Abordou-se então, neste documento, a temática da monitorização não intrusiva onde se desenvolveu uma ferramenta de desagregação de cargas residenciais, sobretudo de aparelhos que apresentavam elevados consumos. Para isso, monitorizaram-se os consumos agregados de energia elétrica, água e gás de seis habitações do município de Vila Nova de Gaia. Através da incorporação dos vetores de água e gás, a acrescentar ao da energia elétrica, provou-se que a performance do algoritmo de desagregação de aparelhos poderá aumentar, no caso de aparelhos que utilizem simultaneamente energia elétrica e água ou energia elétrica e gás. A eficiência energética é também parte constituinte deste trabalho e, para tal, implementaram-se medidas de eficiência energética para uma das habitações em estudo, de forma a concluir as que exibiam maior potencial de poupança, assim como rápidos períodos de retorno de investimento. De um modo geral, os objetivos propostos foram alcançados e espera-se que num futuro próximo, a monitorização de consumos não intrusiva se apresente como uma solução de referência no que respeita à sustentabilidade energética do setor residencial.
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A set of radiation measurements were carried out in several public and private institutions. These were selected with basis on the people affluence and passage to these sites. These measurements were registration formed either indoor, outdoor or underground and were compiled in three Case Studies. Radiation doses measurements were also made, surface and underground locations, and compiled in other two Case Studies. There were sampled, at the same time, humidity, temperature, atmospheric pressure and relevant construction materials at sampling locations. They were collected and registration formed to analyse if there is any relation or contribution for the measured value in each specific place. Geostatistical models were used to elaborate maps of the results both for radiation values and for doses. Preliminary relations were established among the measured parameters.
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Dissertação apresentada para obtenção do Grau de Doutor em Engenharia Electrotécnica, especialidade de Telecomunicações, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciências e Tecnologia
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Trabalho de Projecto apresentado para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Novos Media e Práticas Web
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No panorama socioeconómico atual, a contenção de despesas e o corte no financiamento de serviços secundários consumidores de recursos conduzem à reformulação de processos e métodos das instituições públicas, que procuram manter a qualidade de vida dos seus cidadãos através de programas que se mostrem mais eficientes e económicos. O crescimento sustentado das tecnologias móveis, em conjunção com o aparecimento de novos paradigmas de interação pessoa-máquina com recurso a sensores e sistemas conscientes do contexto, criaram oportunidades de negócio na área do desenvolvimento de aplicações com vertente cívica para indivíduos e empresas, sensibilizando-os para a disponibilização de serviços orientados ao cidadão. Estas oportunidades de negócio incitaram a equipa do projeto a desenvolver uma plataforma de notificação de problemas urbanos baseada no seu sistema de informação geográfico para entidades municipais. O objetivo principal desta investigação foca a idealização, conceção e implementação de uma solução completa de notificação de problemas urbanos de caráter não urgente, distinta da concorrência pela facilidade com que os cidadãos são capazes de reportar situações que condicionam o seu dia-a-dia. Para alcançar esta distinção da restante oferta, foram realizados diversos estudos para determinar características inovadoras a implementar, assim como todas as funcionalidades base expectáveis neste tipo de sistemas. Esses estudos determinaram a implementação de técnicas de demarcação manual das zonas problemáticas e reconhecimento automático do tipo de problema reportado nas imagens, ambas desenvolvidas no âmbito deste projeto. Para a correta implementação dos módulos de demarcação e reconhecimento de imagem, foram feitos levantamentos do estado da arte destas áreas, fundamentando a escolha de métodos e tecnologias a integrar no projeto. Neste contexto, serão apresentadas em detalhe as várias fases que constituíram o processo de desenvolvimento da plataforma, desde a fase de estudo e comparação de ferramentas, metodologias, e técnicas para cada um dos conceitos abordados, passando pela proposta de um modelo de resolução, até à descrição pormenorizada dos algoritmos implementados. Por último, é realizada uma avaliação de desempenho ao par algoritmo/classificador desenvolvido, através da definição de métricas que estimam o sucesso ou insucesso do classificador de objetos. A avaliação é feita com base num conjunto de imagens de teste, recolhidas manualmente em plataformas públicas de notificação de problemas, confrontando os resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados esperados.