Modelo automático de qualidade para sítios web

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Lean management: aplicação a uma pequena empresa de construção civil

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil Especialização em Edificações

Estudo de implementação de um Sistema Integrado da Qualidade, Ambiente e Saúde e Segurança no trabalho numa empresa transformadora de plásticos

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Melhoria da qualidade e da produtividade na indústria de transformação de mármores

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Resíduos de construção civil caso de estudo: construção de uma via ferroviária

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologias da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Sanitária

GPU implementation of the simplex identification via split augmented Lagrangian

Hyperspectral imaging can be used for object detection and for discriminating between different objects based on their spectral characteristics. One of the main problems of hyperspectral data analysis is the presence of mixed pixels, due to the low spatial resolution of such images. This means that several spectrally pure signatures (endmembers) are combined into the same mixed pixel. Linear spectral unmixing follows an unsupervised approach which aims at inferring pure spectral signatures and their material fractions at each pixel of the scene. The huge data volumes acquired by such sensors put stringent requirements on processing and unmixing methods. This paper proposes an efficient implementation of a unsupervised linear unmixing method on GPUs using CUDA. The method finds the smallest simplex by solving a sequence of nonsmooth convex subproblems using variable splitting to obtain a constraint formulation, and then applying an augmented Lagrangian technique. The parallel implementation of SISAL presented in this work exploits the GPU architecture at low level, using shared memory and coalesced accesses to memory. The results herein presented indicate that the GPU implementation can significantly accelerate the method's execution over big datasets while maintaining the methods accuracy.

Evolução da qualidade das origens de água e os limites de aplicabilidade de sistemas convencionais de tratamento de águas. Soluções de reabilitação - Monte Novo e Roxo

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção de grau de Mestre em Engenharia Sanitária

Parallel hyperspectral unmixing method via split augmented lagrangian on GPU

One of the main problems of hyperspectral data analysis is the presence of mixed pixels due to the low spatial resolution of such images. Linear spectral unmixing aims at inferring pure spectral signatures and their fractions at each pixel of the scene. The huge data volumes acquired by hyperspectral sensors put stringent requirements on processing and unmixing methods. This letter proposes an efficient implementation of the method called simplex identification via split augmented Lagrangian (SISAL) which exploits the graphics processing unit (GPU) architecture at low level using Compute Unified Device Architecture. SISAL aims to identify the endmembers of a scene, i.e., is able to unmix hyperspectral data sets in which the pure pixel assumption is violated. The proposed implementation is performed in a pixel-by-pixel fashion using coalesced accesses to memory and exploiting shared memory to store temporary data. Furthermore, the kernels have been optimized to minimize the threads divergence, therefore achieving high GPU occupancy. The experimental results obtained for the simulated and real hyperspectral data sets reveal speedups up to 49 times, which demonstrates that the GPU implementation can significantly accelerate the method's execution over big data sets while maintaining the methods accuracy.

Hyperspectral unmixing algorithm via dependent component analysis

This paper introduces a new method to blindly unmix hyperspectral data, termed dependent component analysis (DECA). This method decomposes a hyperspectral images into a collection of reflectance (or radiance) spectra of the materials present in the scene (endmember signatures) and the corresponding abundance fractions at each pixel. DECA assumes that each pixel is a linear mixture of the endmembers signatures weighted by the correspondent abundance fractions. These abudances are modeled as mixtures of Dirichlet densities, thus enforcing the constraints on abundance fractions imposed by the acquisition process, namely non-negativity and constant sum. The mixing matrix is inferred by a generalized expectation-maximization (GEM) type algorithm. This method overcomes the limitations of unmixing methods based on Independent Component Analysis (ICA) and on geometrical based approaches. The effectiveness of the proposed method is illustrated using simulated data based on U.S.G.S. laboratory spectra and real hyperspectral data collected by the AVIRIS sensor over Cuprite, Nevada.

Via algaliada versus mudança de bitola dos eixos do material circulante

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

Avaliação da Qualidade do Ar Interior de Ginásios

A prática de exercício físico é considerado condição essencial para a manutenção de uma boa saúde. A faixa etária de frequentadores de ginásios inclui utentes desde os 8 aos 80 anos, incluindo assim os grupos mais sensíveis à poluição do ar interior. Embora exista legislação específica para ginásios, nomeadamente para as condições de implementação, a mesma é reduzida e não contempla a qualidade do ar interior (QAI). O objetivo geral deste estudo consistiu na avaliação da QAI de quatro ginásios existentes na área metropolitana do Porto. O período de amostragem realizou-se entre 2 de Maio e 20 de Junho 2014 e, após a caracterização dos ginásios, foram monitorizados os seguintes parâmetros: partículas ultrafinas (< 100 nm), matéria particulada suspensa no ar de frações PM1, PM2,5, PM4 e PM10, dióxido de carbono, monóxido de carbono, ozono, compostos orgânicos voláteis, formaldeído, temperatura ambiente e humidade relativa durante 24 h/dia em salas com diferentes actividades (sala de musculação e cardiofitness e sala de aulas de grupo). Os resultados da avaliação dos parâmetros físicos e químicos foram comparados com os limiares de proteção e margem de tolerância do Decreto-Lei nº 118/2013 de 20 de Agosto, a Portaria nº 353-A/2013 de 4 de Dezembro e o Diploma que regula a construção, instalação e funcionamento dos ginásios. Os poluentes com maiores níveis de excedência são o dióxido de carbono, compostos orgânicos voláteis e as partículas PM2,5. As excedências devem-se essencialmente à sobrelotação das salas, excesso de atividade física e ventilação insuficiente. A localização da instalação dos ginásios é também um fator de extrema importância, sendo recomendado que este se situe em local pouco influenciado pelo tráfego automóvel, assim como, afastado de locais de possível interferência devido às atividades presentes, como é o caso da restauração existente em centros comerciais.

Qualidade da água em Rios temporários: implicações nas ribeiras do Oeste

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Sanitária

Optimização de análise de imagens para controlo de qualidade em imagem médica

Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Biomédica

Contributo para a gestão da qualidade clínica num serviço de radiologia

RESUMO - A preocupação com a qualidade dos cuidados prestados é, actualmente, foco de interesse e de extrema importância na prestação de cuidados de saúde, e como tal na radiologia. A garantia, monitorização e melhoria da qualidade deve ser um dos grandes objectivos de uma instituição de saúde. Assim, pretende-se contribuir para a criação de um modelo de gestão da qualidade focado na qualidade do diagnóstico, identificando procedimentos que interferem directamente na qualidade do diagnóstico e que, ao serem implementados, contribuem para a garantia e/ou melhoria da qualidade desse diagnóstico. Tal modelo pode integrar um sistema de gestão da qualidade total num serviço de radiologia. O delineamento do estudo passa por propor a um painel de especialistas os procedimentos essenciais encontrados na bibliografia para que estes, por consenso, seleccionem os considerados mais importantes. Pretende-se também conhecer, recorrendo ao mesmo painel de peritos, os indicadores que devem integrar o modelo, de forma a construir um modelo de gestão da qualidade clínica em radiologia adaptado à realidade nacional. Os objectivos do sistema de qualidade proposto passam por fornecer uma abordagem sistemática de actividades que possam afectar a qualidade através da construção de procedimentos claros e objectivos aplicáveis a cada área de um serviço de radiologia: área administrativa, área técnica e área médica; privilegiar as actividades de prevenção em vez que confiar apenas na inspecção, na medida em que os procedimentos integram normas que minimizam a existência de falha na qualidade clínica; fornecer uma evidência objectiva de que a qualidade foi alcançada através de indicadores que monitorizam os procedimentos do modelo. A finalidade passa por criar um modelo de gestão da qualidade clínica, constituído por procedimentos e indicadores, focado na melhoria da qualidade do diagnóstico clínico em radiologia. Por ser um estudo pioneiro, o modelo deve ser simples, de fácil implementação nos serviços de radiologia, e passível de ser monitorizado e avaliado, interna e externamente. --------------------ABSTRACT - The concern about the quality of care is currently the focus of interest and paramount importance, in healthcare and in radiology. Therefore, quality monitoring and its improvement must be one of the major objectives of a healthcare institution on health, when compared to current diversity. Thus, it is intended to create a model of quality management focused on the quality of diagnosis, identifying procedures that directly interfere in the quality of diagnosis and which, when completed, contributes to a warranty and / or improvement of the quality of diagnosis. This model can integrate a system of total quality management in a radiology department. The study design is to propose to a panel of experts the essential procedures found in the literature so that they, by consensus, select those considered most important. The aim is also to know, using the same panel of experts, indicators that must be included in the model in order to construct a model of quality management in clinical radiology adapted to national reality. The objectives of the quality system proposed are: provide a systematic approach of activities that may affect the quality through the construction of clear procedures and targets applicable to each area of a radiology department: the administrative, technical and medical area; focus on activities prevention rather than relying solely on inspection, once the procedures and activities integrate standards that minimize the existence of failure in clinical quality; provide objective evidence that quality has been achieved through indicators that monitor the procedures of the model. The purpose of this study is to create a clinical quality management model, constituted by procedures and indicators, focused on improving the quality of clinical diagnosis in radiology. Being a pioneering study, the model should be simple, easy to implement in the department of radiology and easily monitored and evaluated internally and externally.