22 research outputs found
DeepSQLi: Deep Semantic Learning for Testing SQL Injection
Security is unarguably the most serious concern for Web applications, to
which SQL injection (SQLi) attack is one of the most devastating attacks.
Automatically testing SQLi vulnerabilities is of ultimate importance, yet is
unfortunately far from trivial to implement. This is because the existence of a
huge, or potentially infinite, number of variants and semantic possibilities of
SQL leading to SQLi attacks on various Web applications. In this paper, we
propose a deep natural language processing based tool, dubbed DeepSQLi, to
generate test cases for detecting SQLi vulnerabilities. Through adopting deep
learning based neural language model and sequence of words prediction, DeepSQLi
is equipped with the ability to learn the semantic knowledge embedded in SQLi
attacks, allowing it to translate user inputs (or a test case) into a new test
case, which is semantically related and potentially more sophisticated.
Experiments are conducted to compare DeepSQLi with SQLmap, a state-of-the-art
SQLi testing automation tool, on six real-world Web applications that are of
different scales, characteristics and domains. Empirical results demonstrate
the effectiveness and the remarkable superiority of DeepSQLi over SQLmap, such
that more SQLi vulnerabilities can be identified by using a less number of test
cases, whilst running much faster
BiLO-CPDP: Bi-Level Programming for Automated Model Discovery in Cross-Project Defect Prediction
Cross-Project Defect Prediction (CPDP), which borrows data from similar
projects by combining a transfer learner with a classifier, have emerged as a
promising way to predict software defects when the available data about the
target project is insufficient. How-ever, developing such a model is challenge
because it is difficult to determine the right combination of transfer learner
and classifier along with their optimal hyper-parameter settings. In this
paper, we propose a tool, dubbedBiLO-CPDP, which is the first of its kind to
formulate the automated CPDP model discovery from the perspective of bi-level
programming. In particular, the bi-level programming proceeds the optimization
with two nested levels in a hierarchical manner. Specifically, the upper-level
optimization routine is designed to search for the right combination of
transfer learner and classifier while the nested lower-level optimization
routine aims to optimize the corresponding hyper-parameter settings.To
evaluateBiLO-CPDP, we conduct experiments on 20 projects to compare it with a
total of 21 existing CPDP techniques, along with its single-level optimization
variant and Auto-Sklearn, a state-of-the-art automated machine learning tool.
Empirical results show that BiLO-CPDP champions better prediction performance
than all other 21 existing CPDP techniques on 70% of the projects, while be-ing
overwhelmingly superior to Auto-Sklearn and its single-level optimization
variant on all cases. Furthermore, the unique bi-level formalization
inBiLO-CPDP also permits to allocate more budget to the upper-level, which
significantly boosts the performance
IMPLANTACIÓN DE UNA LPWAN PARA MONITOREO DE TEMPERATURA Y HUMEDAD EN UN INVERNADERO
ResumenSe presenta la implantación de una LPWAN conectada a la Internet para monitoreo de temperatura y humedad de un invernadero. La LPWAN está formada por cinco nodos distribuidos en el invernadero y un gateway conectado a la Internet. Es una solución de IoT, donde cada nodo consta de un microcontrolador, un sensor de temperatura ambiente y humedad relativa y un transceptor de radio LoRa. Periódicamente los nodos envían la información recabada por los sensores al gateway y éste a su vez la transmite a un servidor ubicado en la nube. Operando una interfaz de usuario, se puede acceder al servidor y monitorear los valores de temperatura y humedad enviados por los nodos. La interfaz de usuario puede acceder información de diferentes invernaderos en los que exista una LPWAN como la diseñada en este trabajo. El alcance de la LPWAN fue de 12.5 Kilómetros con línea de vista.Palabras Claves: Gateway, IoT, LoRa, LPWAN, sensor de temperatura. IMPLEMENTATION OF A LPWAN FOR TEMPERATURE AND MOISTURE MONITORING IN A GREENHOUSEAbstractThis paper presents the implementation of a LPWAN connected to the Internet to monitor the temperature and humidity of a greenhouse. The LPWAN consists of five nodes distributed in the greenhouse and a gateway connected to the Internet. It is an IoT solution, where each node consists of a microcontroller, an ambient temperature and relative humidity sensor and a LoRa radio transceiver. Periodically the nodes send the information collected by the sensors to the gateway and this in turn transmits it to a server located in the cloud. By operating a user interface, you can access the server and monitor the temperature and humidity values sent by the nodes. The user interface can access information from different greenhouses in which there is an LPWAN as the one designed in this work. The scope of the LPWAN was 12.5 Kilometers with line of sight.Keywords: Gateway, IoT, LoRa, LPWAN, temperature sensor, transceiver
A Review of Intelligent Sensor-Based Systems for Pressure Ulcer Prevention
Pressure ulcers are a critical issue not only for patients, decreasing their quality of life, but also for healthcare professionals, contributing to burnout from continuous monitoring, with a consequent increase in healthcare costs. Due to the relevance of this problem, many hardware and software approaches have been proposed to ameliorate some aspects of pressure ulcer prevention and monitoring. In this article, we focus on reviewing solutions that use sensor-based data, possibly in combination with other intrinsic or extrinsic information, processed by some form of intelligent algorithm, to provide healthcare professionals with knowledge that improves the decision-making process when dealing with a patient at risk of developing pressure ulcers. We used a systematic approach to select 21 studies that were thoroughly reviewed and summarized, considering which sensors and algorithms were used, the most relevant data features, the recommendations provided, and the results obtained after deployment. This review allowed us not only to describe the state of the art regarding the previous items, but also to identify the three main stages where intelligent algorithms can bring meaningful improvement to pressure ulcer prevention and mitigation. Finally, as a result of this review and following discussion, we drew guidelines for a general architecture of an intelligent pressure ulcer prevention system.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Nature-inspired algorithms for solving some hard numerical problems
Optimisation is a branch of mathematics that was developed to find the optimal solutions,
among all the possible ones, for a given problem. Applications of optimisation techniques
are currently employed in engineering, computing, and industrial problems. Therefore, optimisation is a very active research area, leading to the publication of a large number of
methods to solve specific problems to its optimality.
This dissertation focuses on the adaptation of two nature inspired algorithms that, based
on optimisation techniques, are able to compute approximations for zeros of polynomials
and roots of non-linear equations and systems of non-linear equations.
Although many iterative methods for finding all the roots of a given function already
exist, they usually require: (a) repeated deflations, that can lead to very inaccurate results
due to the problem of accumulating rounding errors, (b) good initial approximations to the
roots for the algorithm converge, or (c) the computation of first or second order derivatives,
which besides being computationally intensive, it is not always possible.
The drawbacks previously mentioned served as motivation for the use of Particle Swarm
Optimisation (PSO) and Artificial Neural Networks (ANNs) for root-finding, since they are
known, respectively, for their ability to explore high-dimensional spaces (not requiring good
initial approximations) and for their capability to model complex problems. Besides that,
both methods do not need repeated deflations, nor derivative information.
The algorithms were described throughout this document and tested using a test suite of
hard numerical problems in science and engineering. Results, in turn, were compared with
several results available on the literature and with the well-known Durand–Kerner method,
depicting that both algorithms are effective to solve the numerical problems considered.A Optimização é um ramo da matemática desenvolvido para encontrar as soluções óptimas, de entre todas as possíveis, para um determinado problema. Actualmente, são várias as
técnicas de optimização aplicadas a problemas de engenharia, de informática e da indústria.
Dada a grande panóplia de aplicações, existem inúmeros trabalhos publicados que propõem
métodos para resolver, de forma óptima, problemas específicos.
Esta dissertação foca-se na adaptação de dois algoritmos inspirados na natureza que,
tendo como base técnicas de optimização, são capazes de calcular aproximações para zeros
de polinómios e raízes de equações não lineares e sistemas de equações não lineares.
Embora já existam muitos métodos iterativos para encontrar todas as raízes ou zeros de
uma função, eles usualmente exigem: (a) deflações repetidas, que podem levar a resultados
muito inexactos, devido ao problema da acumulação de erros de arredondamento a cada
iteração; (b) boas aproximações iniciais para as raízes para o algoritmo convergir, ou (c) o
cálculo de derivadas de primeira ou de segunda ordem que, além de ser computacionalmente
intensivo, para muitas funções é impossível de se calcular.
Estas desvantagens motivaram o uso da Optimização por Enxame de Partículas (PSO) e
de Redes Neurais Artificiais (RNAs) para o cálculo de raízes. Estas técnicas são conhecidas,
respectivamente, pela sua capacidade de explorar espaços de dimensão superior (não exigindo
boas aproximações iniciais) e pela sua capacidade de modelar problemas complexos. Além
disto, tais técnicas não necessitam de deflações repetidas, nem do cálculo de derivadas.
Ao longo deste documento, os algoritmos são descritos e testados, usando um conjunto de
problemas numéricos com aplicações nas ciências e na engenharia. Os resultados foram comparados com outros disponíveis na literatura e com o método de Durand–Kerner, e sugerem
que ambos os algoritmos são capazes de resolver os problemas numéricos considerados
Multi-sensor data fusion in mobile devices for the identification of Activities of Daily Living
Following the recent advances in technology and the growing use of mobile devices such as
smartphones, several solutions may be developed to improve the quality of life of users in the
context of Ambient Assisted Living (AAL). Mobile devices have different available sensors, e.g.,
accelerometer, gyroscope, magnetometer, microphone and Global Positioning System (GPS)
receiver, which allow the acquisition of physical and physiological parameters for the
recognition of different Activities of Daily Living (ADL) and the environments in which they are
performed. The definition of ADL includes a well-known set of tasks, which include basic selfcare
tasks, based on the types of skills that people usually learn in early childhood, including
feeding, bathing, dressing, grooming, walking, running, jumping, climbing stairs, sleeping,
watching TV, working, listening to music, cooking, eating and others. On the context of AAL,
some individuals (henceforth called user or users) need particular assistance, either because
the user has some sort of impairment, or because the user is old, or simply because users
need/want to monitor their lifestyle. The research and development of systems that provide a
particular assistance to people is increasing in many areas of application. In particular, in the
future, the recognition of ADL will be an important element for the development of a personal
digital life coach, providing assistance to different types of users. To support the recognition
of ADL, the surrounding environments should be also recognized to increase the reliability of
these systems.
The main focus of this Thesis is the research on methods for the fusion and classification of the
data acquired by the sensors available in off-the-shelf mobile devices in order to recognize ADL
in almost real-time, taking into account the large diversity of the capabilities and
characteristics of the mobile devices available in the market. In order to achieve this objective,
this Thesis started with the review of the existing methods and technologies to define the
architecture and modules of the method for the identification of ADL. With this review and
based on the knowledge acquired about the sensors available in off-the-shelf mobile devices,
a set of tasks that may be reliably identified was defined as a basis for the remaining research
and development to be carried out in this Thesis. This review also identified the main stages
for the development of a new method for the identification of the ADL using the sensors
available in off-the-shelf mobile devices; these stages are data acquisition, data processing,
data cleaning, data imputation, feature extraction, data fusion and artificial intelligence. One
of the challenges is related to the different types of data acquired from the different sensors,
but other challenges were found, including the presence of environmental noise, the positioning
of the mobile device during the daily activities, the limited capabilities of the mobile devices
and others. Based on the acquired data, the processing was performed, implementing data
cleaning and feature extraction methods, in order to define a new framework for the recognition of ADL. The data imputation methods were not applied, because at this stage of
the research their implementation does not have influence in the results of the identification
of the ADL and environments, as the features are extracted from a set of data acquired during
a defined time interval and there are no missing values during this stage. The joint selection of
the set of usable sensors and the identifiable set of tasks will then allow the development of a
framework that, considering multi-sensor data fusion technologies and context awareness, in
coordination with other information available from the user context, such as his/her agenda
and the time of the day, will allow to establish a profile of the tasks that the user performs in
a regular activity day. The classification method and the algorithm for the fusion of the features
for the recognition of ADL and its environments needs to be deployed in a machine with some
computational power, while the mobile device that will use the created framework, can
perform the identification of the ADL using a much less computational power. Based on the
results reported in the literature, the method chosen for the recognition of the ADL is composed
by three variants of Artificial Neural Networks (ANN), including simple Multilayer Perceptron
(MLP) networks, Feedforward Neural Networks (FNN) with Backpropagation, and Deep Neural
Networks (DNN).
Data acquisition can be performed with standard methods. After the acquisition, the data must
be processed at the data processing stage, which includes data cleaning and feature extraction
methods. The data cleaning method used for motion and magnetic sensors is the low pass filter,
in order to reduce the noise acquired; but for the acoustic data, the Fast Fourier Transform
(FFT) was applied to extract the different frequencies. When the data is clean, several features
are then extracted based on the types of sensors used, including the mean, standard deviation,
variance, maximum value, minimum value and median of raw data acquired from the motion
and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance and median of the maximum
peaks calculated with the raw data acquired from the motion and magnetic sensors; the five
greatest distances between the maximum peaks calculated with the raw data acquired from
the motion and magnetic sensors; the mean, standard deviation, variance, median and 26 Mel-
Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) of the frequencies obtained with FFT based on the raw
data acquired from the microphone data; and the distance travelled calculated with the data
acquired from the GPS receiver. After the extraction of the features, these will be grouped in
different datasets for the application of the ANN methods and to discover the method and
dataset that reports better results. The classification stage was incrementally developed,
starting with the identification of the most common ADL (i.e., walking, running, going upstairs,
going downstairs and standing activities) with motion and magnetic sensors. Next, the
environments were identified with acoustic data, i.e., bedroom, bar, classroom, gym, kitchen,
living room, hall, street and library. After the environments are recognized, and based on the
different sets of sensors commonly available in the mobile devices, the data acquired from the
motion and magnetic sensors were combined with the recognized environment in order to
differentiate some activities without motion, i.e., sleeping and watching TV. The number of recognized activities in this stage was increased with the use of the distance travelled,
extracted from the GPS receiver data, allowing also to recognize the driving activity.
After the implementation of the three classification methods with different numbers of
iterations, datasets and remaining configurations in a machine with high processing
capabilities, the reported results proved that the best method for the recognition of the most
common ADL and activities without motion is the DNN method, but the best method for the
recognition of environments is the FNN method with Backpropagation. Depending on the
number of sensors used, this implementation reports a mean accuracy between 85.89% and
89.51% for the recognition of the most common ADL, equals to 86.50% for the recognition of
environments, and equals to 100% for the recognition of activities without motion, reporting
an overall accuracy between 85.89% and 92.00%.
The last stage of this research work was the implementation of the structured framework for
the mobile devices, verifying that the FNN method requires a high processing power for the
recognition of environments and the results reported with the mobile application are lower
than the results reported with the machine with high processing capabilities used. Thus, the
DNN method was also implemented for the recognition of the environments with the mobile
devices. Finally, the results reported with the mobile devices show an accuracy between 86.39%
and 89.15% for the recognition of the most common ADL, equal to 45.68% for the recognition
of environments, and equal to 100% for the recognition of activities without motion, reporting
an overall accuracy between 58.02% and 89.15%.
Compared with the literature, the results returned by the implemented framework show only
a residual improvement. However, the results reported in this research work comprehend the
identification of more ADL than the ones described in other studies. The improvement in the
recognition of ADL based on the mean of the accuracies is equal to 2.93%, but the maximum
number of ADL and environments previously recognized was 13, while the number of ADL and
environments recognized with the framework resulting from this research is 16. In conclusion,
the framework developed has a mean improvement of 2.93% in the accuracy of the recognition
for a larger number of ADL and environments than previously reported.
In the future, the achievements reported by this PhD research may be considered as a start
point of the development of a personal digital life coach, but the number of ADL and
environments recognized by the framework should be increased and the experiments should be
performed with different types of devices (i.e., smartphones and smartwatches), and the data
imputation and other machine learning methods should be explored in order to attempt to
increase the reliability of the framework for the recognition of ADL and its environments.Após os recentes avanços tecnológicos e o crescente uso dos dispositivos móveis, como por
exemplo os smartphones, várias soluções podem ser desenvolvidas para melhorar a qualidade
de vida dos utilizadores no contexto de Ambientes de Vida Assistida (AVA) ou Ambient Assisted
Living (AAL). Os dispositivos móveis integram vários sensores, tais como acelerómetro,
giroscópio, magnetómetro, microfone e recetor de Sistema de Posicionamento Global (GPS),
que permitem a aquisição de vários parâmetros físicos e fisiológicos para o reconhecimento de
diferentes Atividades da Vida Diária (AVD) e os seus ambientes. A definição de AVD inclui um
conjunto bem conhecido de tarefas que são tarefas básicas de autocuidado, baseadas nos tipos
de habilidades que as pessoas geralmente aprendem na infância. Essas tarefas incluem
alimentar-se, tomar banho, vestir-se, fazer os cuidados pessoais, caminhar, correr, pular, subir
escadas, dormir, ver televisão, trabalhar, ouvir música, cozinhar, comer, entre outras. No
contexto de AVA, alguns indivíduos (comumente chamados de utilizadores) precisam de
assistência particular, seja porque o utilizador tem algum tipo de deficiência, seja porque é
idoso, ou simplesmente porque o utilizador precisa/quer monitorizar e treinar o seu estilo de
vida. A investigação e desenvolvimento de sistemas que fornecem algum tipo de assistência
particular está em crescente em muitas áreas de aplicação. Em particular, no futuro, o
reconhecimento das AVD é uma parte importante para o desenvolvimento de um assistente
pessoal digital, fornecendo uma assistência pessoal de baixo custo aos diferentes tipos de
pessoas. pessoas. Para ajudar no reconhecimento das AVD, os ambientes em que estas se
desenrolam devem ser reconhecidos para aumentar a fiabilidade destes sistemas.
O foco principal desta Tese é o desenvolvimento de métodos para a fusão e classificação dos
dados adquiridos a partir dos sensores disponíveis nos dispositivos móveis, para o
reconhecimento quase em tempo real das AVD, tendo em consideração a grande diversidade
das características dos dispositivos móveis disponíveis no mercado. Para atingir este objetivo,
esta Tese iniciou-se com a revisão dos métodos e tecnologias existentes para definir a
arquitetura e os módulos do novo método de identificação das AVD. Com esta revisão da
literatura e com base no conhecimento adquirido sobre os sensores disponíveis nos dispositivos
móveis disponíveis no mercado, um conjunto de tarefas que podem ser identificadas foi
definido para as pesquisas e desenvolvimentos desta Tese. Esta revisão também identifica os
principais conceitos para o desenvolvimento do novo método de identificação das AVD,
utilizando os sensores, são eles: aquisição de dados, processamento de dados, correção de
dados, imputação de dados, extração de características, fusão de dados e extração de
resultados recorrendo a métodos de inteligência artificial. Um dos desafios está relacionado
aos diferentes tipos de dados adquiridos pelos diferentes sensores, mas outros desafios foram
encontrados, sendo os mais relevantes o ruído ambiental, o posicionamento do dispositivo durante a realização das atividades diárias, as capacidades limitadas dos dispositivos móveis.
As diferentes características das pessoas podem igualmente influenciar a criação dos métodos,
escolhendo pessoas com diferentes estilos de vida e características físicas para a aquisição e
identificação dos dados adquiridos a partir de sensores. Com base nos dados adquiridos,
realizou-se o processamento dos dados, implementando-se métodos de correção dos dados e a
extração de características, para iniciar a criação do novo método para o reconhecimento das
AVD. Os métodos de imputação de dados foram excluídos da implementação, pois não iriam
influenciar os resultados da identificação das AVD e dos ambientes, na medida em que são
utilizadas as características extraídas de um conjunto de dados adquiridos durante um intervalo
de tempo definido.
A seleção dos sensores utilizáveis, bem como das AVD identificáveis, permitirá o
desenvolvimento de um método que, considerando o uso de tecnologias para a fusão de dados
adquiridos com múltiplos sensores em coordenação com outras informações relativas ao
contexto do utilizador, tais como a agenda do utilizador, permitindo estabelecer um perfil de
tarefas que o utilizador realiza diariamente. Com base nos resultados obtidos na literatura, o
método escolhido para o reconhecimento das AVD são as diferentes variantes das Redes
Neuronais Artificiais (RNA), incluindo Multilayer Perceptron (MLP), Feedforward Neural
Networks (FNN) with Backpropagation and Deep Neural Networks (DNN). No final, após a
criação dos métodos para cada fase do método para o reconhecimento das AVD e ambientes, a
implementação sequencial dos diferentes métodos foi realizada num dispositivo móvel para
testes adicionais.
Após a definição da estrutura do método para o reconhecimento de AVD e ambientes usando
dispositivos móveis, verificou-se que a aquisição de dados pode ser realizada com os métodos
comuns. Após a aquisição de dados, os mesmos devem ser processados no módulo de
processamento de dados, que inclui os métodos de correção de dados e de extração de
características. O método de correção de dados utilizado para sensores de movimento e
magnéticos é o filtro passa-baixo de modo a reduzir o ruído, mas para os dados acústicos, a
Transformada Rápida de Fourier (FFT) foi aplicada para extrair as diferentes frequências.
Após a correção dos dados, as diferentes características foram extraídas com base nos tipos de
sensores usados, sendo a média, desvio padrão, variância, valor máximo, valor mínimo e
mediana de dados adquiridos pelos sensores magnéticos e de movimento, a média, desvio
padrão, variância e mediana dos picos máximos calculados com base nos dados adquiridos pelos
sensores magnéticos e de movimento, as cinco maiores distâncias entre os picos máximos
calculados com os dados adquiridos dos sensores de movimento e magnéticos, a média, desvio
padrão, variância e 26 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) das frequências obtidas
com FFT com base nos dados obtidos a partir do microfone, e a distância calculada com os
dados adquiridos pelo recetor de GPS. Após a extração das características, as mesmas são agrupadas em diferentes conjuntos de dados
para a aplicação dos métodos de RNA de modo a descobrir o método e o conjunto de
características que reporta melhores resultados. O módulo de classificação de dados foi
incrementalmente desenvolvido, começando com a identificação das AVD comuns com sensores
magnéticos e de movimento, i.e., andar, correr, subir escadas, descer escadas e parado. Em
seguida, os ambientes são identificados com dados de sensores acústicos, i.e., quarto, bar, sala
de aula, ginásio, cozinha, sala de estar, hall, rua e biblioteca. Com base nos ambientes
reconhecidos e os restantes sensores disponíveis nos dispositivos móveis, os dados adquiridos
dos sensores magnéticos e de movimento foram combinados com o ambiente reconhecido para
diferenciar algumas atividades sem movimento (i.e., dormir e ver televisão), onde o número
de atividades reconhecidas nesta fase aumenta com a fusão da distância percorrida, extraída
a partir dos dados do recetor GPS, permitindo também reconhecer a atividade de conduzir.
Após a implementação dos três métodos de classificação com diferentes números de iterações,
conjuntos de dados e configurações numa máquina com alta capacidade de processamento, os
resultados relatados provaram que o melhor método para o reconhecimento das atividades
comuns de AVD e atividades sem movimento é o método DNN, mas o melhor método para o
reconhecimento de ambientes é o método FNN with Backpropagation. Dependendo do número
de sensores utilizados, esta implementação reporta uma exatidão média entre 85,89% e 89,51%
para o reconhecimento das AVD comuns, igual a 86,50% para o reconhecimento de ambientes,
e igual a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão
global entre 85,89% e 92,00%.
A última etapa desta Tese foi a implementação do método nos dispositivos móveis, verificando
que o método FNN requer um alto poder de processamento para o reconhecimento de
ambientes e os resultados reportados com estes dispositivos são inferiores aos resultados
reportados com a máquina com alta capacidade de processamento utilizada no
desenvolvimento do método. Assim, o método DNN foi igualmente implementado para o
reconhecimento dos ambientes com os dispositivos móveis. Finalmente, os resultados relatados
com os dispositivos móveis reportam uma exatidão entre 86,39% e 89,15% para o
reconhecimento das AVD comuns, igual a 45,68% para o reconhecimento de ambientes, e igual
a 100% para o reconhecimento de atividades sem movimento, reportando uma exatidão geral
entre 58,02% e 89,15%.
Com base nos resultados relatados na literatura, os resultados do método desenvolvido mostram
uma melhoria residual, mas os resultados desta Tese identificam mais AVD que os demais
estudos disponíveis na literatura. A melhoria no reconhecimento das AVD com base na média
das exatidões é igual a 2,93%, mas o número máximo de AVD e ambientes reconhecidos pelos
estudos disponíveis na literatura é 13, enquanto o número de AVD e ambientes reconhecidos
com o método implementado é 16. Assim, o método desenvolvido tem uma melhoria de 2,93%
na exatidão do reconhecimento num maior número de AVD e ambientes. Como trabalho futuro, os resultados reportados nesta Tese podem ser considerados um ponto
de partida para o desenvolvimento de um assistente digital pessoal, mas o número de ADL e
ambientes reconhecidos pelo método deve ser aumentado e as experiências devem ser
repetidas com diferentes tipos de dispositivos móveis (i.e., smartphones e smartwatches), e os
métodos de imputação e outros métodos de classificação de dados devem ser explorados de
modo a tentar aumentar a confiabilidade do método para o reconhecimento das AVD e
ambientes