Wireless power transmission: R&D activities within Europe

Wireless power transmission (WPT) is an emerging technology that is gaining increased visibility in recent years. Efficient WPT circuits, systems and strategies can address a large group of applications spanning from batteryless systems, battery-free sensors, passive RF identification, near-field communications, and many others. WPT is a fundamental enabling technology of the Internet of Things concept, as well as machine-to-machine communications, since it minimizes the use of batteries and eliminates wired power connections. WPT technology brings together RF and dc circuit and system designers with different backgrounds on circuit design, novel materials and applications, and regulatory issues, forming a cross disciplinary team in order to achieve an efficient transmission of power over the air interface. This paper aims to present WPT technology in an integrated way, addressing state-of-the-art and challenges, and to discuss future R&D perspectives summarizing recent activities in Europe.The work of N. Borges Carvalho and A. J. S. Soares Boaventura was supported by the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) under Project CREATION EXCL/EEI-TEL/0067/2012 and Doctoral Scholarship SFRH/BD/80615/2011. The work of H. Rogier was supported by BELSPO through the IAP Phase VII BESTCOM project and the Fund for Scientific Research-Flanders (FWO-V). The work of A. Georgiadis and A. Collado was supported by the European Union (EU) under Marie Curie FP7-PEOPLE-2009-IAPP 251557 and the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness Project TEC 2012-39143. The work of J. A. García and M. N. Ruíz was supported by the Spanish Ministries MICINN and MINECO under FEDER co-funded Project TEC2011-29126-C03-01 and Project CSD2008-00068. The work of J. Kracek and M. Mazanek was supported in part by the Czech Ministry of Education Youth and Sports under Project OC09075–Novel Emerging Wireless Systems

Portuguese and international online consumers of wine: a niche market?

Online retailing is growing rapidly; according to all estimates, it will account for a significant percentage of retail sales in the future. Shopping online has become part of some consumers’ daily lives. For producers of wine, an online store is an important channel through which to provide product information and offer direct sales to their customers. In a hyper-fragmented industry, such as the wine industry, finding new niche markets could be a powerful tool in gaining a competitive advantage. This paper investigates the Portuguese online consumer of wine using a survey to describe and analyse the main characteristics, buying habits, motivations, influences, and overall satisfaction of the Portuguese online consumers of wine. A comparative analysis with international online wine consumers assesses differences based on nationality.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT)COMPETE; QREN; FEDER;QRENFEDE

On the use of human mobility proxy for the modeling of epidemics

Human mobility is a key component of large-scale spatial-transmission models of infectious diseases. Correctly modeling and quantifying human mobility is critical for improving epidemic control policies, but may be hindered by incomplete data in some regions of the world. Here we explore the opportunity of using proxy data or models for individual mobility to describe commuting movements and predict the diffusion of infectious disease. We consider three European countries and the corresponding commuting networks at different resolution scales obtained from official census surveys, from proxy data for human mobility extracted from mobile phone call records, and from the radiation model calibrated with census data. Metapopulation models defined on the three countries and integrating the different mobility layers are compared in terms of epidemic observables. We show that commuting networks from mobile phone data well capture the empirical commuting patterns, accounting for more than 87% of the total fluxes. The distributions of commuting fluxes per link from both sources of data - mobile phones and census - are similar and highly correlated, however a systematic overestimation of commuting traffic in the mobile phone data is observed. This leads to epidemics that spread faster than on census commuting networks, however preserving the order of infection of newly infected locations. Match in the epidemic invasion pattern is sensitive to initial conditions: the radiation model shows higher accuracy with respect to mobile phone data when the seed is central in the network, while the mobile phone proxy performs better for epidemics seeded in peripheral locations. Results suggest that different proxies can be used to approximate commuting patterns across different resolution scales in spatial epidemic simulations, in light of the desired accuracy in the epidemic outcome under study.Comment: Accepted fro publication in PLOS Computational Biology. Abstract shortened to fit Arxiv limits. 35 pages, 6 figure

Modelo acústico de língua inglesa falada por portugueses

Trabalho de projecto de mestrado em Engenharia Informática, apresentado à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2007No contexto do reconhecimento robusto de fala baseado em modelos de Markov não observáveis (do inglês Hidden Markov Models - HMMs) este trabalho descreve algumas metodologias e experiências tendo em vista o reconhecimento de oradores estrangeiros. Quando falamos em Reconhecimento de Fala falamos obrigatoriamente em Modelos Acústicos também. Os modelos acústicos reflectem a maneira como pronunciamos/articulamos uma língua, modelando a sequência de sons emitidos aquando da fala. Essa modelação assenta em segmentos de fala mínimos, os fones, para os quais existe um conjunto de símbolos/alfabetos que representam a sua pronunciação. É no campo da fonética articulatória e acústica que se estuda a representação desses símbolos, sua articulação e pronunciação. Conseguimos descrever palavras analisando as unidades que as constituem, os fones. Um reconhecedor de fala interpreta o sinal de entrada, a fala, como uma sequência de símbolos codificados. Para isso, o sinal é fragmentado em observações de sensivelmente 10 milissegundos cada, reduzindo assim o factor de análise ao intervalo de tempo onde as características de um segmento de som não variam. Os modelos acústicos dão-nos uma noção sobre a probabilidade de uma determinada observação corresponder a uma determinada entidade. É, portanto, através de modelos sobre as entidades do vocabulário a reconhecer que é possível voltar a juntar esses fragmentos de som. Os modelos desenvolvidos neste trabalho são baseados em HMMs. Chamam-se assim por se fundamentarem nas cadeias de Markov (1856 - 1922): sequências de estados onde cada estado é condicionado pelo seu anterior. Localizando esta abordagem no nosso domínio, há que construir um conjunto de modelos - um para cada classe de sons a reconhecer - que serão treinados por dados de treino. Os dados são ficheiros áudio e respectivas transcrições (ao nível da palavra) de modo a que seja possível decompor essa transcrição em fones e alinhá-la a cada som do ficheiro áudio correspondente. Usando um modelo de estados, onde cada estado representa uma observação ou segmento de fala descrita, os dados vão-se reagrupando de maneira a criar modelos estatísticos, cada vez mais fidedignos, que consistam em representações das entidades da fala de uma determinada língua. O reconhecimento por parte de oradores estrangeiros com pronuncias diferentes da língua para qual o reconhecedor foi concebido, pode ser um grande problema para precisão de um reconhecedor. Esta variação pode ser ainda mais problemática que a variação dialectal de uma determinada língua, isto porque depende do conhecimento que cada orador têm relativamente à língua estrangeira. Usando para uma pequena quantidade áudio de oradores estrangeiros para o treino de novos modelos acústicos, foram efectuadas diversas experiências usando corpora de Portugueses a falar Inglês, de Português Europeu e de Inglês. Inicialmente foi explorado o comportamento, separadamente, dos modelos de Ingleses nativos e Portugueses nativos, quando testados com os corpora de teste (teste com nativos e teste com não nativos). De seguida foi treinado um outro modelo usando em simultâneo como corpus de treino, o áudio de Portugueses a falar Inglês e o de Ingleses nativos. Uma outra experiência levada a cabo teve em conta o uso de técnicas de adaptação, tal como a técnica MLLR, do inglês Maximum Likelihood Linear Regression. Esta última permite a adaptação de uma determinada característica do orador, neste caso o sotaque estrangeiro, a um determinado modelo inicial. Com uma pequena quantidade de dados representando a característica que se quer modelar, esta técnica calcula um conjunto de transformações que serão aplicadas ao modelo que se quer adaptar. Foi também explorado o campo da modelação fonética onde estudou-se como é que o orador estrangeiro pronuncia a língua estrangeira, neste caso um Português a falar Inglês. Este estudo foi feito com a ajuda de um linguista, o qual definiu um conjunto de fones, resultado do mapeamento do inventário de fones do Inglês para o Português, que representam o Inglês falado por Portugueses de um determinado grupo de prestígio. Dada a grande variabilidade de pronúncias teve de se definir este grupo tendo em conta o nível de literacia dos oradores. Este estudo foi posteriormente usado na criação de um novo modelo treinado com os corpora de Portugueses a falar Inglês e de Portugueses nativos. Desta forma representamos um reconhecedor de Português nativo onde o reconhecimento de termos ingleses é possível. Tendo em conta a temática do reconhecimento de fala este projecto focou também a recolha de corpora para português europeu e a compilação de um léxico de Português europeu. Na área de aquisição de corpora o autor esteve envolvido na extracção e preparação dos dados de fala telefónica, para posterior treino de novos modelos acústicos de português europeu. Para compilação do léxico de português europeu usou-se um método incremental semi-automático. Este método consistiu em gerar automaticamente a pronunciação de grupos de 10 mil palavras, sendo cada grupo revisto e corrigido por um linguista. Cada grupo de palavras revistas era posteriormente usado para melhorar as regras de geração automática de pronunciações.The tremendous growth of technology has increased the need of integration of spoken language technologies into our daily applications, providing an easy and natural access to information. These applications are of different nature with different user’s interfaces. Besides voice enabled Internet portals or tourist information systems, automatic speech recognition systems can be used in home user’s experiences where TV and other appliances could be voice controlled, discarding keyboards or mouse interfaces, or in mobile phones and palm-sized computers for a hands-free and eyes-free manipulation. The development of these systems causes several known difficulties. One of them concerns the recognizer accuracy on dealing with non-native speakers with different phonetic pronunciations of a given language. The non-native accent can be more problematic than a dialect variation on the language. This mismatch depends on the individual speaking proficiency and speaker’s mother tongue. Consequently, when the speaker’s native language is not the same as the one that was used to train the recognizer, there is a considerable loss in recognition performance. In this thesis, we examine the problem of non-native speech in a speaker-independent and large-vocabulary recognizer in which a small amount of non-native data was used for training. Several experiments were performed using Hidden Markov models, trained with speech corpora containing European Portuguese native speakers, English native speakers and English spoken by European Portuguese native speakers. Initially it was explored the behaviour of an English native model and non-native English speakers’ model. Then using different corpus weights for the English native speakers and English spoken by Portuguese speakers it was trained a model as a pool of accents. Through adaptation techniques it was used the Maximum Likelihood Linear Regression method. It was also explored how European Portuguese speakers pronounce English language studying the correspondences between the phone sets of the foreign and target languages. The result was a new phone set, consequence of the mapping between the English and the Portuguese phone sets. Then a new model was trained with English Spoken by Portuguese speakers’ data and Portuguese native data. Concerning the speech recognition subject this work has other two purposes: collecting Portuguese corpora and supporting the compilation of a Portuguese lexicon, adopting some methods and algorithms to generate automatic phonetic pronunciations. The collected corpora was processed in order to train acoustic models to be used in the Exchange 2007 domain, namely in Outlook Voice Access

Internet Predictions

More than a dozen leading experts give their opinions on where the Internet is headed and where it will be in the next decade in terms of technology, policy, and applications. They cover topics ranging from the Internet of Things to climate change to the digital storage of the future. A summary of the articles is available in the Web extras section

How do I design a location-dependent application?

The generalisation of the Internet and the recent technological developments in embedded systems and wireless networks contribute to the realisation of a vision where access to information is possible at any moment and from anywhere. This is particularly attractive with information that is relevant to a specific geographic location. Applications that rely on location-based services to provide information to mobile users, or that support interaction with real devices in the user neighbourhood, are called location-dependent applications and enhance the relationship between mobile users and a specific geographic location. However, the design of such applications breaks with the existing paradigms and methodologies as the mobile devices and the wireless communication infrastructures have characteristics that are very different from those of desktop computers and wired communication systems. The Around architecture is an open and extensible framework for location-based services that allows network services to be associated with specific geographic locations. By using this architecture applications can select services that are relevant for specific locations. Within the context of the Around project we have developed a prototype system with multiple location-based services and an application that accesses these services to provide information related to a town transportation system. This paper reports on the design and development of this location-based application. Its design raised several new issues, going from the computational model to the interface paradigm, which are also discussed in this paper. The developed application is composed of several modules: a set of agents which are autonomous units with the knowledge necessary to select and use location-based services in a specific thematic area (e.g. transportation); an HTML output area based on a browser metaphor; and a location-context module responsible for determining the user context. The results show that an application architecture based on a modular approach turns to be very flexible as it becomes very easy to extend its functionality by simply adding or changing the agents that deal with each location-based service.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - (PRAXIS/P/EEI/14267/1998)

The effect of promotional push notifications from supermarket branded apps on purchase behavior

Mestrado em MarketingA adoção de dispositivos móveis no mundo presenciou um aumento exponencial nos últimos anos, o que também se refletiu no número de aplicações móveis, ou apps. Muitas empresas desenvolveram suas próprias apps para exibir suas entidades de marca e começaram a usá-las como um canal de marketing direto com notificações push, mensagens exibidas no ecrã do dispositivo móvel. Esta pesquisa procura compreender a dimensão do impacto no comportamento de compra das notificações push enviadas por aplicações de marca das redes de supermercados portuguesas. Além disso visa segmentar os resultados para diferentes grupos de compradores com base em variáveis psicográficas. Esta pesquisa foi realizada adotando-se uma abordagem quantitativa e amostragem não probabilística. Com um questionário online, foram coletados de 265 respostas, que foram tratadas com procedimentos estatísticos, como análise descritiva, multivariada e de cluster. As descobertas confirmam que os clientes que receberam notificações push têm uma média superior nos gastos mensais nos supermercados, em comparação com os clientes com aplicativos de marca que não receberam nenhuma notificação push. Entretanto, esses resultados foram observados apenas nos compradores envolvidos profundamente em todos os atributos da compra e nos compradores com uma maior preocupação com os produtos. Academicamente, esta dissertação contribui para a discussão sobre notificações push como um canal de marketing direto e sobre os efeitos das características do cliente no efeito do marketing direto. Essa investigação também oferece informações para o profissional de marketing, afirmando que as notificações por push podem ser usadas para impulsionar compras offline dos usuários.Mobile adoption has seen an exponential increase worldwide in recent years, which has also been reflected in the number of mobile applications, or apps. Many companies have developed their own apps to display their brand entities and have started using them as a direct marketing channel with push notifications, messages displayed on their mobile device screen. This research seeks to understand the extent of the impact on purchasing behavior of push notifications sent by branded applications from Portuguese supermarket chains. It also aims to segment the results to different buyer groups based on psychographic variables. This research was conducted by adopting a quantitative approach and non-probabilistic sampling. With an online questionnaire, 265 responses were collected and treated with statistical procedures such as descriptive, multivariate and cluster analysis. The findings confirm that customers who received push notifications had a higher average monthly spend in supermarkets than customers with branded apps who received no push notifications. However, these results were observed only for buyers deeply involved in all attributes of the purchase and for buyers with a greater concern for the products. Academically, this dissertation contributes to the discussion of push notifications as a direct marketing channel and the effects of customer characteristics on the effect of direct marketing. This research also provides insight to the marketer, stating that push notifications can be used to drive users' offline purchases.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Automatic speech recognition for European Portuguese

Dissertação de mestrado em Informatics EngineeringThe process of Automatic Speech Recognition (ASR) opens doors to a vast amount of possible improvements in customer experience. The use of this type of technology has increased significantly in recent years, this change being the result of the recent evolution in ASR systems. The opportunities to use ASR are vast, covering several areas, such as medical, industrial, business, among others. We must emphasize the use of these voice recognition systems in telecommunications companies, namely, in the automation of consumer assistance operators, allowing the service to be routed to specialized operators automatically through the detection of matters to be dealt with through recognition of the spoken utterances. In recent years, we have seen big technological breakthrough in ASR, achieving unprecedented accuracy results that are comparable to humans. We are also seeing a move from what is known as the Traditional approach of ASR systems, based on Hidden Markov Models (HMM), to the newer End-to-End ASR systems that obtain benefits from the use of deep neural networks (DNNs), large amounts of data and process parallelization. The literature review showed us that the focus of this previous work was almost exclusively for the English and Chinese languages, with little effort being made in the development of other languages, as it is the case with Portuguese. In the research carried out, we did not find a model for the European Portuguese (EP) dialect that is freely available for general use. Focused on this problem, this work describes the development of a End-to-End ASR system for EP. To achieve this goal, a set of procedures was followed that allowed us to present the concepts, characteristics and all the steps inherent to the construction of these types of systems. Furthermore, since the transcribed speech needed to accomplish our goal is very limited for EP, we also describe the process of collecting and formatting data from a variety of different sources, most of them freely available to the public. To further try and improve our results, a variety of different data augmentation techniques were implemented and tested. The obtained models are based on a PyTorch implementation of the Deep Speech 2 model. Our best model achieved an Word Error Rate (WER) of 40.5%, in our main test corpus, achieving slightly better results to those obtained by commercial systems on the same data. Around 150 hours of transcribed EP was collected, so that it can be used to train other ASR systems or models in different areas of investigation. We gathered a series of interesting results on the use of different batch size values as well as the improvements provided by the use of a large variety of data augmentation techniques. Nevertheless, the ASR theme is vast and there is still a variety of different methods and interesting concepts that we could research in order to seek an improvement of the achieved results.O processo de Reconhecimento Automático de Fala (ASR) abre portas para uma grande quantidade de melhorias possíveis na experiência do cliente. A utilização deste tipo de tecnologia tem aumentado significativamente nos últimos anos, sendo esta alteração o resultado da evolução recente dos sistemas ASR. As oportunidades de utilização do ASR são vastas, abrangendo diversas áreas, como médica, industrial, empresarial, entre outras. É de realçar que a utilização destes sistemas de reconhecimento de voz nas empresas de telecomunicações, nomeadamente, na automatização dos operadores de atendimento ao consumidor, permite o encaminhamento automático do serviço para operadores especializados através da detecção de assuntos a tratar através do reconhecimento de voz. Nos últimos anos, vimos um grande avanço tecnológico em ASR, alcançando resultados de precisão sem precedentes que são comparáveis aos atingidos por humanos. Por outro lado, vemos também uma mudança do que é conhecido como a abordagem tradicional, baseados em modelos de Markov ocultos (HMM), para sistemas mais recentes ponta-a-ponta que reúnem benefícios do uso de redes neurais profundas, em grandes quantidades de dados e da paralelização de processos. A revisão da literatura efetuada mostra que o foco do trabalho anterior foi quase que exclusivamente para as línguas inglesa e chinesa, com pouco esforço no desenvolvimento de outras línguas, como é o caso do português. Na pesquisa realizada, não encontramos um modelo para o dialeto português europeu (PE) que se encontre disponível gratuitamente para uso geral. Focado neste problema, este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema de ASR ponta-a-ponta para o PE. Para atingir este objetivo, foi seguido um conjunto de procedimentos que nos permitiram apresentar os conceitos, características e todas as etapas inerentes à construção destes tipos de sistemas. Além disso, como a fala transcrita necessária para cumprir o nosso objetivo é muito limitada para PE, também descrevemos o processo de coleta e formatação desses dados em uma variedade de fontes diferentes, a maioria delas disponíveis gratuitamente ao público. Para tentar melhorar os nossos resultados, uma variedade de diferentes técnicas de aumento de dados foram implementadas e testadas. Os modelos obtidos são baseados numa implementação PyTorch do modelo Deep Speech 2. O nosso melhor modelo obteve uma taxa de erro de palavras (WER) de 40,5% no nosso corpus de teste principal, obtendo resultados ligeiramente melhores do que aqueles obtidos por sistemas comerciais sobre os mesmos dados. Foram coletadas cerca de 150 horas de PE transcritas, que podem ser utilizadas para treinar outros sistemas ou modelos de ASR em diferentes áreas de investigação. Reunimos uma série de resultados interessantes sobre o uso de diferentes valores de batch size, bem como as melhorias fornecidas pelo uso de uma grande variedade de técnicas de data augmentation. O tema ASR é vasto e ainda existe uma grande variedade de métodos diferentes e conceitos interessantes que podemos investigar para melhorar os resultados alcançados

Developing a distributed electronic health-record store for India

The DIGHT project is addressing the problem of building a scalable and highly available information store for the Electronic Health Records (EHRs) of the over one billion citizens of India

The theory of planned behavior and trust in the retailing environment: the case of mobile Grocery Shopping

Mobile shopping has become a popular alternative approach for purchasing all type of goods around the world and it is considered a step ahead of the online shopping. Buying groceries is a crucial habit that must be carried out in order to fulfill the needs for households. Research on mobile grocery shopping is still in its early stages. Based on the theory of planned behavior and the consumer characteristic of trust in the grocery retailer, five hypotheses were developed with the purpose to investigate consumers’ intentions to buy groceries by mobile. The data was collected through a survey from 186 consumers. Furthermore, the analysis of the data was done in SPSS through correlation matrix, descriptive variables and regression analysis. The results of the study suggest that attitude and subjective norms influence positively the intention to shop groceries by mobile. If grocery retailers decide to engage in the mobile sales channel, these findings can help them to understand what drives consumers to adopt the behavior of shopping groceries by mobile