901 resultados para Soccer - players


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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Música - Interpretação Artística

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Sendo uma forma natural de interação homem-máquina, o reconhecimento de gestos implica uma forte componente de investigação em áreas como a visão por computador e a aprendizagem computacional. O reconhecimento gestual é uma área com aplicações muito diversas, fornecendo aos utilizadores uma forma mais natural e mais simples de comunicar com sistemas baseados em computador, sem a necessidade de utilização de dispositivos extras. Assim, o objectivo principal da investigação na área de reconhecimento de gestos aplicada à interacção homemmáquina é o da criação de sistemas, que possam identificar gestos específicos e usálos para transmitir informações ou para controlar dispositivos. Para isso as interfaces baseados em visão para o reconhecimento de gestos, necessitam de detectar a mão de forma rápida e robusta e de serem capazes de efetuar o reconhecimento de gestos em tempo real. Hoje em dia, os sistemas de reconhecimento de gestos baseados em visão são capazes de trabalhar com soluções específicas, construídos para resolver um determinado problema e configurados para trabalhar de uma forma particular. Este projeto de investigação estudou e implementou soluções, suficientemente genéricas, com o recurso a algoritmos de aprendizagem computacional, permitindo a sua aplicação num conjunto alargado de sistemas de interface homem-máquina, para reconhecimento de gestos em tempo real. A solução proposta, Gesture Learning Module Architecture (GeLMA), permite de forma simples definir um conjunto de comandos que pode ser baseado em gestos estáticos e dinâmicos e que pode ser facilmente integrado e configurado para ser utilizado numa série de aplicações. É um sistema de baixo custo e fácil de treinar e usar, e uma vez que é construído unicamente com bibliotecas de código. As experiências realizadas permitiram mostrar que o sistema atingiu uma precisão de 99,2% em termos de reconhecimento de gestos estáticos e uma precisão média de 93,7% em termos de reconhecimento de gestos dinâmicos. Para validar a solução proposta, foram implementados dois sistemas completos. O primeiro é um sistema em tempo real capaz de ajudar um árbitro a arbitrar um jogo de futebol robótico. A solução proposta combina um sistema de reconhecimento de gestos baseada em visão com a definição de uma linguagem formal, o CommLang Referee, à qual demos a designação de Referee Command Language Interface System (ReCLIS). O sistema identifica os comandos baseados num conjunto de gestos estáticos e dinâmicos executados pelo árbitro, sendo este posteriormente enviado para um interface de computador que transmite a respectiva informação para os robôs. O segundo é um sistema em tempo real capaz de interpretar um subconjunto da Linguagem Gestual Portuguesa. As experiências demonstraram que o sistema foi capaz de reconhecer as vogais em tempo real de forma fiável. Embora a solução implementada apenas tenha sido treinada para reconhecer as cinco vogais, o sistema é facilmente extensível para reconhecer o resto do alfabeto. As experiências também permitiram mostrar que a base dos sistemas de interação baseados em visão pode ser a mesma para todas as aplicações e, deste modo facilitar a sua implementação. A solução proposta tem ainda a vantagem de ser suficientemente genérica e uma base sólida para o desenvolvimento de sistemas baseados em reconhecimento gestual que podem ser facilmente integrados com qualquer aplicação de interface homem-máquina. A linguagem formal de definição da interface pode ser redefinida e o sistema pode ser facilmente configurado e treinado com um conjunto de gestos diferentes de forma a serem integrados na solução final.

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In this paper, we consider a mixed market with uncertain demand, involving one private firm and one public firm with quadratic costs. The model is a two-stage game in which players choose to make their output decisions either in stage 1 or stage 2. We assume that the demand is unknown until the end of the first stage. We compute the output levels at equilibrium in each possible role. We also determine ex-ante and ex-post firms’ payoff functions.

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Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo Energia

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FEMS Yeast Research, Vol. 9, nº 4

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As novas tecnologias, e a Internet em particular, criaram novas formas de transmissão de informação para o público e alteraram a forma como as pessoas comunicam. Isto abriu portas a novas formas de publicidade e ao aparecimento de um novo género de jogos, os advergames, aproveitando o facto dos jogos online contarem já com milhões de jogadores a nível mundial, um número que continua em constante crescimento. O conceito é relativamente recente mas apresenta resultados bastante positivos, com muitos especialistas a defender que os advergames são o futuro da publicidade, em grande parte devido aos custos inferiores e ao tempo de exposição do produto, quando comparado com os métodos mais tradicionais de publicidade. Os Jogos Sérios e, em especial, os advergames são o tema principal desta tese, com uma análise detalhada das suas vantagens e desvantagens, origens e oportunidade de desenvolvimento no futuro. São também analisados alguns casos de advergames de sucesso. A componente prática da tese tem como objetivo a criação de um advergame com o propósito principal de auxiliar os novos alunos do ISEP no seu processo de integração. O jogo consiste num formato de labirinto em duas dimensões, com objetivos que consistem na captura de certos objetos e entrega dos mesmos em pontos de destino pré-definidos, sempre dentro de um tempo limite e evitando outros perigos e obstáculos. Os resultados obtidos com a aplicação deste jogo demonstram que a transmissão de informação é bastante eficaz junto do seu público-alvo, devido em parte à abordagem mais dinâmica e interativa que um advergame tem com os seus utilizadores. A simplicidade da interface e facilidade de utilização proporcionada pelo jogo permitem uma exposição alargada da mensagem a passar, aumentando a motivação do jogador para se manter em contacto com o mesmo. Isto apresenta perspetivas bastante otimistas para o futuro da utilização de advergames no meio Universitário.

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Tese para a obtenção do grau de Doutor em Economia, especialidade de Economia da Empresa

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Dissertação apresentada à Associação de Politécnicos do Norte para obtenção do Grau de Mestre em Gestão das Organizações, Ramo de Gestão de Empresas Orientação: Prof. Doutor Jorge Ferreira Dias de Figueiredo Co-Orientação: Mestre Luís Francisco de Oliveira Marques Metello

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INTED2010, the 4th International Technology, Education and Development Conference was held in Valencia (Spain), on March 8, 9 and 10, 2010.

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A distributed, agent-based intelligent system models and simulates a smart grid using physical players and computationally simulated agents. The proposed system can assess the impact of demand response programs.

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Demand response can play a very relevant role in the context of power systems with an intensive use of distributed energy resources, from which renewable intermittent sources are a significant part. More active consumers participation can help improving the system reliability and decrease or defer the required investments. Demand response adequate use and management is even more important in competitive electricity markets. However, experience shows difficulties to make demand response be adequately used in this context, showing the need of research work in this area. The most important difficulties seem to be caused by inadequate business models and by inadequate demand response programs management. This paper contributes to developing methodologies and a computational infrastructure able to provide the involved players with adequate decision support on demand response programs and contracts design and use. The presented work uses DemSi, a demand response simulator that has been developed by the authors to simulate demand response actions and programs, which includes realistic power system simulation. It includes an optimization module for the application of demand response programs and contracts using deterministic and metaheuristic approaches. The proposed methodology is an important improvement in the simulator while providing adequate tools for demand response programs adoption by the involved players. A machine learning method based on clustering and classification techniques, resulting in a rule base concerning DR programs and contracts use, is also used. A case study concerning the use of demand response in an incident situation is presented.

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Recent changes in the operation and planning of power systems have been motivated by the introduction of Distributed Generation (DG) and Demand Response (DR) in the competitive electricity markets' environment, with deep concerns at the efficiency level. In this context, grid operators, market operators, utilities and consumers must adopt strategies and methods to take full advantage of demand response and distributed generation. This requires that all the involved players consider all the market opportunities, as the case of energy and reserve components of electricity markets. The present paper proposes a methodology which considers the joint dispatch of demand response and distributed generation in the context of a distribution network operated by a virtual power player. The resources' participation can be performed in both energy and reserve contexts. This methodology contemplates the probability of actually using the reserve and the distribution network constraints. Its application is illustrated in this paper using a 32-bus distribution network with 66 DG units and 218 consumers classified into 6 types of consumers.

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Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets) is a multi-agent electricity market simulator that models market players and simulates their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. This paper presents a methodology to provide decision support to electricity market negotiating players. This model allows integrating different strategic approaches for electricity market negotiations, and choosing the most appropriate one at each time, for each different negotiation context. This methodology is integrated in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System) – a multiagent system that provides decision support to MASCEM's negotiating agents so that they can properly achieve their goals. ALBidS uses artificial intelligence methodologies and data analysis algorithms to provide effective adaptive learning capabilities to such negotiating entities. The main contribution is provided by a methodology that combines several distinct strategies to build actions proposals, so that the best can be chosen at each time, depending on the context and simulation circumstances. The choosing process includes reinforcement learning algorithms, a mechanism for negotiating contexts analysis, a mechanism for the management of the efficiency/effectiveness balance of the system, and a mechanism for competitor players' profiles definition.

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing.

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Trabalho de projeto apresentado à Escola Superior de Comunicação Social como parte dos requisitos para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing.