Primeira leitura e exemplos de sobreposição de vozes

Módulo 7

Exercício de vibração

Módulo 7

Vocalise com a vogal “i” nas tonalidades maior e menor

Módulo 7

Vocalise combinando as vogais “i” e “ê” na tonalidade menor

Módulo 7

Vocalise combinando as vogais “i” e “ô” na tonalidade maior

Módulo 7

Vocalise combinando as vogais “i” e “ê” na tonalidade menor com ênfase no 4º e 5º graus

Módulo 7

Vocalise combinando as vogais “i”, “ê” e “ô” com movimentos descendentes e saltos

Módulo 7

Pandeiro: folha 1

Esta vídeoaula apresenta o professor realizando uma sequência de exercícios simples no pandeiro sem explicações verbais.

Pandeiro: folha 2.

Esta vídeoaula apresenta o professor realizando uma sequência de exercícios elaborados no pandeiro sem explicações verbais.

Pandeiro: grave na ponta.

Esta vídeoaula exibe o professor realizando diferentes sequências de grave na ponta do pandeiro sem explicações verbais.

Dimensionamento de uma rede coletora de esgoto - Parte 2 - Exercício

Parte 2 de um total de 3 videoaulas. Os materiais devem ser assistidos em sequência.

Processos e Threads

O material apresenta processos e threads (tarefas). Destaca a necessidade da criação de um código executável apropriado para a arquitetura (processador) e do sistema operacional do computador onde se deseja executá-lo. Além do código e das áreas de dados, diversas informações de controle precisam ser mantidas pelo Sistema Operacional para um processo em execução. O texto também apresenta processos no sistema operacional UNIX, os processos leves - threads ou linhas de execução, as vantagens do uso de threads, exemplo de programa Java que utiliza threads, e por fim, traz exercícios resolvidos sobre conceitos de processos na literatura técnica e mecanismo.

Técnicas de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais: do algoritmo à implementação

O presente trabalho analisa soluções de controlo não-linear baseadas em Redes Neuronais e apresenta a sua aplicação a um caso prático, desde o algoritmo de treino até à implementação física em hardware. O estudo inicial do estado da arte da utilização das Redes Neuronais para o controlo leva à proposta de soluções iterativas para a definição da arquitectura das mesmas e para o estudo das técnicas de Regularização e Paragem de Treino Antecipada, através dos Algoritmos Genéticos e à proposta de uma forma de validação dos modelos obtidos. Ao longo da tese são utilizadas quatro malhas para o controlo baseado em modelos, uma das quais uma contribuição original, e é implementado um processo de identificação on-line, tendo por base o algoritmo de treino Levenberg-Marquardt e a técnica de Paragem de Treino Antecipada que permite o controlo de um sistema, sem necessidade de recorrer ao conhecimento prévio das suas características. O trabalho é finalizado com um estudo do hardware comercial disponível para a implementação de Redes Neuronais e com o desenvolvimento de uma solução de hardware utilizando uma FPGA. De referir que o trabalho prático de teste das soluções apresentadas é realizado com dados reais provenientes de um forno eléctrico de escala reduzida.

Avaliação de compostos com actividade inibidora da glicoproteína-P

A resistência a múltiplos fármacos é um grande problema na terapia anti-cancerígena, sendo a glicoproteína-P (P-gp) uma das responsáveis por esta resistência. A realização deste trabalho incidiu principalmente no desenvolvimento de modelos matemáticos/estatísticos e “químicos”. Para os modelos matemáticos/estatísticos utilizamos métodos de Machine Learning como o Support Vector Machine (SVM) e o Random Forest, (RF) em relação aos modelos químicos utilizou-se farmacóforos. Os métodos acima mencionados foram aplicados a diversas proteínas P-gp, p53 e complexo p53-MDM2, utilizando duas famílias: as pifitrinas para a p53 e flavonóides para P-gp e, em menor medida, um grupo diversificado de moléculas de diversas famílias químicas. Nos modelos obtidos pelo SVM quando aplicados à P-gp e à família dos flavonóides, obtivemos bons valores através do kernel Radial Basis Function (RBF), com precisão de conjunto de treino de 94% e especificidade de 96%. Quanto ao conjunto de teste com previsão de 70% e especificidade de 67%, sendo que o número de falsos negativos foi o mais baixo comparativamente aos restantes kernels. Aplicando o RF à família dos flavonóides verificou-se que o conjunto de treino apresenta 86% de precisão e uma especificidade de 90%, quanto ao conjunto de teste obtivemos uma previsão de 70% e uma especificidade de 60%, existindo a particularidade de o número de falsos negativos ser o mais baixo. Repetindo o procedimento anterior (RF) e utilizando um total de 63 descritores, os resultados apresentaram valores inferiores obtendo-se para o conjunto de treino 79% de precisão e 82% de especificidade. Aplicando o modelo ao conjunto de teste obteve-se 70% de previsão e 60% de especificidade. Comparando os dois métodos, escolhemos o método SVM com o kernel RBF como modelo que nos garante os melhores resultados de classificação. Aplicamos o método SVM à P-gp e a um conjunto de moléculas não flavonóides que são transportados pela P-gp, obteve-se bons valores através do kernel RBF, com precisão de conjunto de treino de 95% e especificidade de 93%. Quanto ao conjunto de teste, obtivemos uma previsão de 70% e uma especificidade de 69%, existindo a particularidade de o número de falsos negativos ser o mais baixo. Aplicou-se o método do farmacóforo a três alvos, sendo estes, um conjunto de inibidores flavonóides e de substratos não flavonóides para a P-gp, um grupo de piftrinas para a p53 e um conjunto diversificado de estruturas para a ligação da p53-MDM2. Em cada um dos quatro modelos de farmacóforos obtidos identificou-se três características, sendo que as características referentes ao anel aromático e ao dador de ligações de hidrogénio estão presentes em todos os modelos obtidos. Realizando o rastreio em diversas bases de dados utilizando os modelos, obtivemos hits com uma grande diversidade estrutural.

Consciência fonológica: uma competência linguística fundamental na transição do Pré-Escolar para o 1º Ciclo do Ensino Básico

De acordo com os dados fornecidos pelo Gabinete de Avaliação Educacional do Ministério da Educação (GAVE) acerca do relatório do Programme for International Student Assessment (PISA) em 2006, os resultados das provas de aferição, do 4º ano de escolaridade do 1º ciclo do ensino básico (CEB), revelam o fraco desempenho das crianças portuguesas nas tarefas de leitura e de escrita. Os dados fornecidos do Progress in International Reading Literacy Study (PIRLS), em 2011, mostram que o conhecimento do alfabeto que é fornecido através da consciência fonológica é o melhor preditor do sucesso da leitura. Assim, os objectivos desta investigação são: diagnosticar os níveis de consciência fonológica das crianças que estão em transição entre a educação pré-escolar e o 1.º CEB; implementar e validar um programa de treino da consciência fonológica; e saber até que ponto o treino da consciência fonológica influencia na aquisição dos conhecimentos a longo prazo. Nos três estudos efectuados participaram 346 sujeitos que frequentavam o pré-escolar e o 1º CEB, 49,4% do sexo feminino e 50,6% do sexo masculino. Os instrumentos utilizados foram a Prova de Segmentação Linguística (Alpha de Cronbach = 0,94) e o Programa de Treino da Consciência Fonológica (PTCF). Verificaram-se melhorias significativas no pós-teste do grupo experimental relativamente ao grupo de controlo. Verificou-se, ainda, que as habilitações académicas dos pais influenciam positivamente na aquisição desta habilidade metalinguística e são um bom preditor da mesma.