E-Learning associado ao Turismo: caso de estudo numa unidade curricular de uma licenciatura do ensino superior

O ensino à distância está cada vez mais presente nas instituições de ensino, em todos os níveis, através da utilização cada vez mais frequente das capacidades disponibilizadas pelas novas tecnologias de informação e comunicação. Neste âmbito, o e-Learning assume um papel cada vez mais importante para a disseminação do ensino à distância, sendo cada vez mais utilizado nos diversos graus de ensino com destaque para o ensino superior, bem como apresenta elevadas potencialidades para a formação e atualização de conhecimentos dos profissionais dos variados setores de atividade económica, com particular ênfase no turismo. Neste trabalho pretende-se caracterizar o ensino à distância, dando uma especial atenção ao eLearning, às suas características, funcionalidades e formas de utilização que lhe estão associadas, bem como um enquadramento do momento atual de utilização do e-Learning. O caso de estudo foi aplicado a através de um questionário (online) aplicado a estudantes de uma unidade curricular (UC) do ensino superior português, na área do turismo. Os resultados obtidos permitiram-nos concluir que uma maior frequência de utilização deste tipo de ferramentas pode corresponder a um melhor desempenho dos estudantes e possibilitou-nos tomar conhecimento da opinião dos inquiridos sobre a importância das funcionalidades e pedagogias associadas ao e-Learning, e se as mesmas devem ser mais utilizadas e desenvolvidas no futuro, quer para estudantes quer para futuros profissionais ligados à atividade turística, a qual é muito influenciada pelos avanços tecnológicos

Classificação de episódios de fibrilação atrial por análise do ECG com redes neuronais artificiais MLP e LSTM

Mestrado de dupla diplomação com a UTFPR - Universidade Tecnológica Federal do ParanáA fibrilação atrial (AF) é uma doença cardíaca que afeta aproximadamente 1% da população mundial, sendo a anomalia cardíaca mais comum. Apesar de não ser uma causa direta de morte, frequentemente está associada ou gera outros problemas que ameaçam a vida humana, como o derrame e a doença da artéria coronária. As principais características da AF são: a alta variação do ritmo cardíaco, o enfraquecimento ou desaparecimento da contração atrial e a ocorrência de irregularidades nas atividades dos ventrículos. O diagnóstico da AF é realizado por um médico especialista, principalmente através da inspeção visual de gravações de eletrocardiograma (ECG) de longo termo. Tais gravações podem chegar a várias horas, e são necessárias pois a AF pode ocorrer a qualquer momento do dia. Dessa forma surgem os problemas quanto ao grande volume de dados e as dependências de longo termo. Além disso, as particularidades e as variabilidades dos padrões de deformação de cada sujeito fazem com que o problema esteja também relacionado com a experiência do cardiologista. Assim, a proposta de um sistema computacional de auxílio ao diagnóstico médico baseado em inteligência artificial se torna muito interessante, uma vez que não sofre com a fadiga e é fortemente indicado para lidar com dados em grande quantidade e com alta variabilidade. Portanto, neste trabalho foi proposta a exploração de modelos de aprendizagem de máquina para análise e classificação de sinais ECG de longo termo, para auxiliar no diagnóstico da AF. Os modelos foram baseados em redes neuronais artificiais do tipo Multi-Layer Perceptron (MLP) e Long Short-Term Memory (LSTM). Utilizam-se os sinais da base de dados MIT-BIH Atrial Fibrillation, sem remoção de ruído, tendências ou artefatos, numa etapa de extração de características temporais, morfológicas, estatísticas e em tempo-frequência sobre segmentos de contexto variável (duração em segundos ou contagem de intervalos entre picos R). As características do sinal ECG utilizadas, foram: duração dos intervalos R-R (RRi) consecutivos, perturbação Jitter, perturbação Shimmer, entropias de Shannon e energia logarítmica, frequências instantâneas, entropia espectral e transformada Scattering. Sobre estes atributos foram aplicadas diferentes estratégias de normalização por Z-score e valor máximo absoluto, de forma a normalizar os indicadores de acordo com o contexto do sujeito ou local do segmento. Após a exploração de várias combinações destas características e dos parâmetros das redes MLP, obteve-se uma acurácia de classificação para a metodologia 10-fold cross-validation de 80,67%. Entretanto, notou-se que as marcações do pico das ondas R advindas da base de dados eram imprecisas. Dessa forma, desenvolveu-se um algoritmo de detecção do pico das ondas R baseado na combinação entre a derivada do sinal, a energia de Shannon e a transformada de Hilbert, resultado em uma acurácia de marcação dos picos R de 98,95%. A partir das novas marcações, determinou-se todas as características e em seguida foram exploradas diversas estruturas de redes neuronais MLP e LSTM, sendo que os melhores resultados em acurácia/exatidão para estas arquiteturas foram, respectivamente, 91,96% e 98,17%. Em todos os testes, a MLP demonstrou melhora de desempenho à medida que mais características foram sendo agregadas nos conjuntos de dados. A LSTM por outro lado, obteve os melhores resultados quando foram combinados 60 RRi e as respectivas entropias das ondas P, T e U.Atrial fibrillation (AF) is a heart disease that affects approximately 1% of the world population, being the most common cardiac anomaly. Although it is not a direct cause of death, it is often associated with or generates other problems that threaten human life, such as stroke and coronary artery disease. The main characteristics of AF are the high variation in heart rate, the weakening or disappearance of atrial contraction and the occurrence of irregularities in the activities of the ventricles. The diagnosis of AF is performed by a specialist doctor, mainly through visual inspection of long-term electrocardiogram (ECG) recordings. Such recordings can take several hours and are necessary because AF can occur at any time of the day. Thus, problems arise regarding the large amount of data and long-term dependencies. In addition, the particularities and variability of the deformation patterns of each subject make the problem also related to the cardiologist's experience. Thus, the proposal for a computational system to aid medical diagnosis based on artificial intelligence becomes very interesting, since it does not suffer from fatigue and is strongly indicated to deal with data in large quantities and with high variability. Therefore, in this work it was proposed to explore machine learning models for the analysis and classification of long-term ECG signals, to assist in the diagnosis of AF. The models were based on artificial neural networks Multi-Layer Perceptron (MLP) and Long Short-Term Memory (LSTM). The signals from the MIT-BIH Atrial Fibrillation database are used, without removing noise, trends or artifacts, in a stage of extracting temporal, morphological, statistical and time-frequency features over segments of variable context (duration in seconds or counting intervals between peaks R). The features of the ECG signal used were: duration of consecutive R-R (RRi) intervals, Jitter disturbance, Shimmer disturbance, Shannon entropies and logarithmic energy, instantaneous frequencies, spectral entropy and Scattering transform. On these attributes, different normalization strategies were applied by Z-score and absolute maximum value, to normalize the indicators according to the context of the subject or location of the segment. After exploring various combinations of these features and the parameters of the MLP networks, the accuracy of classification for the 10-fold cross-validation methodology was 80.67%. However, it was noted that the annotations of the peak of R waves from the database were inaccurate. Thus, an algorithm for detecting the peak of R waves was developed based on the combination of the derivative of the signal, the Shannon energy, and the Hilbert transform, resulting in an accuracy of marking the R peaks of 98.95%. From the new markings, all features were determined and then several structures of neural networks MLP and LSTM were explored, and the best results in accuracy for these architectures were, respectively, 91.96% and 98.17%. In all tests, MLP showed improvement in performance as more features were added to the data sets. LSTM, on the other hand, obtained the best result when 60 RRi and the respective entropies of the P, T and U waves were combined

PESQUISADORES BRASILEIROS QUE PUBLICAM EM PERIÓDICOS INTERNACIONAIS: qual sua formação acadêmica?

A publicação de um artigo em um periódico internacional é uma conquista desejada por docentes, alunos, coordenadores de programas de pós-graduação, pela comunidade científica em geral. Este artigo teve por objetivo identificar as características de formação dos autores brasileiros que publicaram em revistas internacionais. Foi delimitado para o estudo, os autores de programas de pós-graduação brasileiros de Administração, Ciências Contábeis e Turismo com conceitos 6 e 7, dois conceitos que indicam inserção internacional. Foi feita uma pesquisa baseada em documentos da Capes e na plataforma de currículos Lattes. Foram utilizadas estatísticas descritivas e testes estatísticos de diferença de médias. Os testes indicam que a diferença de médias de artigos publicados de autores com formação no Brasil ou fora, em nível de graduação, mestrado e pós-doutorado não foram significantes. Detectou-se apenas que a média de publicações de autores com a formação de doutorado integralmente no exterior é estatisticamente superior do que a média de autores que fizeram o doutorado integralmente no Brasil. A média de publicações de doutores que fizeram doutorado sandwich no exterior ficou em uma nebulosa faixa intermediária em que não se diferencia estatisticamente nem da média dos que fizeram doutorado exclusivamente no Brasil, nem dos que fizeram o doutorado integralmente no exterior

Eco4 Biz: Ecosystem Services and Biodiversity Tools to Support Business Decision-Making

Eco4Biz provides a structured overview of existing tools and approaches that are publicly available. The aim is to help companies make better-informed decisions about which tool they could apply when assessing and managing their ecosystem impacts and dependencies, in order to ultimately lower risk, and enable companies to be more competitive over time. Eco4Biz clusters tools around two questions corporate managers might ask themselves: At what scale would you like to carry out an assessment, i.e. global, landscape (including individual site and portfolio of sites), or product level? What outputs would best support your decision-making, e.g. a map (including supporting reports), a quantitative value, or a score showing priority areas?We have also indicated whether each tool is more focused on biodiversity or ecosystem services assessment

Pré-processamento e Tag automático de imagens em ambiente móvel e web, aplicado a um sistema de informação geográfica

No panorama socioeconómico atual, a contenção de despesas e o corte no financiamento de serviços secundários consumidores de recursos conduzem à reformulação de processos e métodos das instituições públicas, que procuram manter a qualidade de vida dos seus cidadãos através de programas que se mostrem mais eficientes e económicos. O crescimento sustentado das tecnologias móveis, em conjunção com o aparecimento de novos paradigmas de interação pessoa-máquina com recurso a sensores e sistemas conscientes do contexto, criaram oportunidades de negócio na área do desenvolvimento de aplicações com vertente cívica para indivíduos e empresas, sensibilizando-os para a disponibilização de serviços orientados ao cidadão. Estas oportunidades de negócio incitaram a equipa do projeto a desenvolver uma plataforma de notificação de problemas urbanos baseada no seu sistema de informação geográfico para entidades municipais. O objetivo principal desta investigação foca a idealização, conceção e implementação de uma solução completa de notificação de problemas urbanos de caráter não urgente, distinta da concorrência pela facilidade com que os cidadãos são capazes de reportar situações que condicionam o seu dia-a-dia. Para alcançar esta distinção da restante oferta, foram realizados diversos estudos para determinar características inovadoras a implementar, assim como todas as funcionalidades base expectáveis neste tipo de sistemas. Esses estudos determinaram a implementação de técnicas de demarcação manual das zonas problemáticas e reconhecimento automático do tipo de problema reportado nas imagens, ambas desenvolvidas no âmbito deste projeto. Para a correta implementação dos módulos de demarcação e reconhecimento de imagem, foram feitos levantamentos do estado da arte destas áreas, fundamentando a escolha de métodos e tecnologias a integrar no projeto. Neste contexto, serão apresentadas em detalhe as várias fases que constituíram o processo de desenvolvimento da plataforma, desde a fase de estudo e comparação de ferramentas, metodologias, e técnicas para cada um dos conceitos abordados, passando pela proposta de um modelo de resolução, até à descrição pormenorizada dos algoritmos implementados. Por último, é realizada uma avaliação de desempenho ao par algoritmo/classificador desenvolvido, através da definição de métricas que estimam o sucesso ou insucesso do classificador de objetos. A avaliação é feita com base num conjunto de imagens de teste, recolhidas manualmente em plataformas públicas de notificação de problemas, confrontando os resultados obtidos pelo algoritmo com os resultados esperados.In the present socio-economic scenario, cost containment and fund cutting for secondary services that consume resources, lead to the redesign of processes and methods of public institutions, while seeking to maintain the quality of life of citizens through programs that prove to be more efficient and economic. The sustained growth of mobile technologies, in conjunction with the appearance of new person-machine interaction paradigms making use of sensors and context aware systems, created new business opportunities in the area of the application development with civic concerns for individuals and businesses, sensitizing them for the creation of services targeted to citizens. These business opportunities encouraged the project team to develop a platform for the notification of urban problems based on their geographic information system for municipal authorities. The main objective of this research focuses on the idealization, design and implementation of a complete solution for the notification of urban problems of non-urgent nature, distinct from the competition by the ease with which citizens are able to report situations that affect their daily lives. To achieve this distinction of the remaining offers on the market, several studies were conducted to determine which innovative features to implement, as well as all the basic features expected in this kind of systems. These studies determined the implementation of techniques for the manual demarcation of the problem boundaries within an image as well as the automatic recognition of its type all based on the attached pictures of reports, both developed in this project. For the proper development of the demarcation and image recognition modules, studies were made about the state of art of applications in each one of these areas, supporting the selection of methods and technologies to integrate in the project. In this context, the various phases that make the development process of the platform will be presented in further detail, from the initial study and comparison of tools, methodologies, and techniques for each of the concepts addressed, through the proposal of a resolution model until the in depth description of the implemented algorithms. Finally, a performance evaluation of the developed algorithm/classifier pair is conducted through the definition of metrics that estimate the success or failure of the objects classifier. The assessment is based on a set of test images, collected manually on public problem notification platforms, comparing the results obtained by the algorithm with the expected results

If you are a smartphone compulsive user, give your best welcome to burnout: stop being a slave of your smartphone, relax and go to rehab

"Smartphones" have become a necessity in society. Although mobile devices have many benefits, there are also some negative effects on the contrary. This study investigates the impacts of compulsive use, problematic and dependent on "smartphones". In addition, the relationship between compulsory use of "smartphones" and "burnout", such as recovery experiences as a moderating potential of this relationship is analyzed. For this purpose, a sample of 141 working individuals, aged between 20 and 63 years (M @ 30; SD = 10.4) was collected, 46.1% male and 53.9% female, with respondents to a questionnaire participated in this study. The results obtained confirmed that the use of "smartphones" in a compulsive, problematic and dependent way have a significant and amplifying effect on "burnout", with abusive users of the "smartphone" reporting more symptoms of "burnout". Moreover, it has been found that abusive use of smartphones may limit and inhibit the process of retrieving the job requirements. However, recovery experiences as a moderator of the relationship between compulsive, problematic and dependent on "smartphone" use and "burnout" have not been corroborated. These conclusions contribute to a better understanding of the impact of the "smartphone" on the well-being of the workers.Os "smartphones" tornaram-se uma necessidade na sociedade. Apesar deste dispositivo móvel possuir inúmeros benefícios, também comporta alguns efeitos negativos. Este estudo investiga os impactos da utilização compulsiva, problemática e dependente do "smartphone". É analisada a relação entre a utilização compulsiva do "smartphone" e o "burnout", e as experiências de recuperação como potencial moderadora desta relação. Foi recolhido, para este efeito, uma amostra de 141 indivíduos trabalhadores, com idades compreendidas entre os 20 anos e os 63 anos (M @ 30; DP=10.4), sendo 46.1% do sexo masculino e 53.9% do sexo feminino, tendo os participantes respondido a um questionário propositado para o presente estudo. Os resultados obtidos permitiram confirmar que a utilização do "smartphone" de forma compulsiva, problemática e dependente tem um efeito significativo e positivo no "burnout", sendo que os utilizadores abusivos do "smartphone" reportam mais sintomas de "burnout". Adicionalmente, verificou-se que a utilização abusiva do "smartphone" pode limitar e inibir o processo de recuperação das exigências do trabalho. Contudo, as experiências de recuperação enquanto moderadora da relação entre a utilização compulsiva, problemática e dependente do "smartphone" e o "burnout" não foi corroborada. Estas conclusões contribuem para uma melhor compressão, a nível empírico, do impacto do "smartphone" no bem-estar dos trabalhadores

Websisbra : Sistema Nacional de Registros Sísmicos

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2013.O acesso aos dados sísmicos de forma rápida, fácil e eficiente é uma necessidade hoje em dia. Neste contexto, este trabalho apresenta um Sistema de Informação Geográfica naWeb (Websisbra), incluindo os servidores de banco de dados geográficos e mapas interativos, com o objetivo de ajudar na recuperação e apresentação de dados sismológicos. O sistema foi projetado e implementado para a análise de dados do Observatório Sismológico da Universidade de Brasília.Access to seismic data quickly, easily and efficiently is a necessity nowadays. In this context, this job presents a Geographic Information System on the web (Websisbra), comprising the geographic database servers and interactive maps, with the aim of assisting in the recovery and presentation of seismological data. The system was designed and implemented for data analysis in the Seismological Observatory of the University of Brasilia

Recomendação de conteúdos : aplicação de agrupamento distribuído a conteúdos de TV

Tese de mestrado integrado. Engenharia Informática e Computação. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Implementação de exposições virtuais em ambiente tridimensional em museus de ciência e técnica

Tese de Mestrado. Multimédia. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Estudo sobre a utilização das ferramentas do ambiente Sakai numa instituição de ensino superior

Resumo— Este estudo teve como principais objectivos apreciar a valorização que os alunos e os professores do ensino superior atribuem às ferramentas Agenda, Avisos, Recursos, Trabalhos, Testes, Cacifo, Mensagens, Fóruns e Pesquisa do ambiente colaborativo Sakai e verificar se os conhecimentos informáticos dos utilizadores têm influência na valorização das referidas ferramentas. Os dados foram obtidos a partir das respostas dadas a um inquérito por uma amostra de alunos e uma amostra de professores. As ferramentas mais valorizadas pelos alunos e pelos professores, no apoio às unidades curriculares, foram os Recursos e os Avisos. A maioria dos alunos e dos professores classifica os seus conhecimentos como conhecimentos intermédios. De um modo geral, os conhecimentos informáticos dos utilizadores não têm influência na valorização das ferramentas do ambiente colaborativo Sakai.Abstract— This study had the goal to analyze the value that higher education students and teachers assign to Schedule, Announcements, Resources, Assignments, Tests, Drop Box, Messages, Forums and Search of Sakai collaborative learning environment and to verify if there is any relation between the value assigned to each tool and the experience that the user has with computers. The data set were obtained from responses to a survey by a sample of students and teachers. The most valued tool for students and teachers for course support were Resources and Announcements. Most students and teachers classify their experience with computers as intermediate. In general, the experience with computers has no influence on the valuation of the Sakai collaborative environment tools