Web based object annotation tool using a Triplet-ReID sorting approach

The robustness of the object detection methods has seen an increasing attention, which leads to a desire for more control over the training and testing phases. In practice, the need for labelling unique objects present on a dataset can be of help. However, manually labelling datasets of considerable size can be impractical. This paper describes an approach to improve labelling information of a dataset by supporting an object reidentification task. The primary objective is to find repeated objects in the dataset. The proposed solution relies on a web-based application that allows the user to choose which of the similar objects returned by the Triplet-ReID method are in fact the same as the query object. The effectiveness of the method was tested on a dataset with considerable object variability. Experimental results show a viable sorting performance associated with considerable speed improvement when compared to a traditional labelling approach. In fact, a dataset with 55 unique objects in a total of 1098 images would take 18 hours with a traditional tool and 12 hours with proposed one. Moreover, given the generic architecture of the developed framework, it can certainly be applied to a wide range of use cases.This work is supported by European Structural and Investment Funds in the FEDER component, through the Operational Competitiveness and Internationalization Programme (COMPETE 2020) [Project nº 039334; Funding Reference: POCI-01-0247-FEDER-039334

A Diabetes Mellitus na Odontopediatria

A diabetes mellitus apresenta como fenótipo principal a hiperglicemia e está dividida em dois tipos principais: tipo 1, geralmente associado a um fator hereditário; e o tipo 2, onde as principais causas são a obesidade e o envelhecimento. O controlo glicémico é fundamental para a estabilidade geral da doença. As complicações orais associadas a uma diabetes mellitus não controlada são inúmeras, onde se destacam a gengivite, a doença periodontal, e consequentemente, a perda de dentes, xerostomia, uma maior suscetibilidade a infeções bacterianas, fúngicas e virais e o aparecimento de cárie. O médico dentista desempenha um papel fundamental tanto no acompanhamento dos pacientes em odontopediatria como no diagnóstico precoce. Aconselhamento sobre uma boa higiene oral e as consultas regulares são alguns dos fatores chave no controlo da doença. Objetivos: Compreender quais as principais complicações orais da diabetes mellitus e de que forma o médico dentista pode atuar na consulta de odontopediatria. Metodologia: Foi realizada uma pesquisa bibliográfica nas bases de dados Pubmed, ScienceDirect e SciELO, onde posteriormente foram selecionados os 32 artigos mais relevantes entre 1975 e 2017. Discussão: O médico dentista desempenha um papel fundamental perante um paciente diabético, tanto no controlo da sua saúde oral bem como no encaminhamento dos pacientes para médicos especialistas. Conclusão: Enumeração das principais complicações orais da diabetes mellitus e compreensão do papel do médico dentista na consulta de odontopediatria

The interview: methodological framework in the study of "Tourism and economics: the Faro airport (1946-73)"

This methodological paper defines how to interview people regarding the decision-making process, construction and operation of Faro Airport and its role in the Portuguese tourism policy for the Algarve between 1946 and 1973. The interviewee’s age makes these interviews urgent and unique. We will hear retired workers and people who held head positions at the airport or in other relevant public or private organizations. The interviews will allow the access to data otherwise not attainable or not sufficiently evident in other sources, such as documents. The interview consists of hearing the stories of the people, as a narrative, being the interview a semi-structured, guided and unstructured mix. The use of photographs during the interview will help respondents recall events that occurred decades ago. The interviewee will be selected by snowball sampling technique. Content analysis is the method to obtain data from the transcripts of the interviews, in order to construct a coherent narrative and with the contribution of all the interviews and interviewee. As field instruments, we will use an informed consent form, photographs and the confidentiality form after the interview, which responds to the ethical requirement for confidentiality, consequences of the interview and the role of the researcher.FCT – Foundation for Science and Technology partially fund this paper, as R. N. Pereira and J. A. Silva are members of the CIEO – Research Centre for Spatial and Organizational Dynamics (Centro de Investigação sobre o Espaço e as Organizações)

Barthel’s Index: A Better Predictor for COVID-19 Mortality Than Comorbidities

Background: The most consistently identified mortality determinants for the new coronavirus 2019 (COVID-19) infection are aging, male sex, cardiovascular/respiratory diseases, and cancer. They were determined from heterogeneous cohorts that included patients with different disease severity and previous conditions. The main goal of this study was to determine if activities of daily living (ADL) dependence measured by Barthel’s index could be a predictor for COVID-19 mortality. Methods: A prospective cohort study was performed with a consecutive sample of 340 COVID-19 patients representing patients from all over the northern region of Portugal from October 2020 to March 2021. Mortality risk factors were determined after controlling for demographics, ADL dependence, admission time, comorbidities, clinical manifestations, and delay-time for diagnosis. Central tendency measures were used to analyze continuous variables and absolute numbers (proportions) for categorical variables. For univariable analysis, we used t test, chi-square test, or Fisher exact test as appropriate (α=0.05). Multivariable analysis was performed using logistic regression. IBM SPSS version 27 statistical software was used for data analysis. Results: The cohort included 340 patients (55.3% females) with a mean age of 80.6±11.0 years. The mortality rate was 19.7%. Univariate analysis revealed that aging, ADL dependence, pneumonia, and dementia were associated with mortality and that dyslipidemia and obesity were associated with survival. In multivariable analysis, dyslipidemia (odds ratio [OR], 0.35; 95% confidence interval [CI], 0.17–0.71) was independently associated with survival. Age ≥86 years (pooled OR, 2.239; 95% CI, 1.100–4.559), pneumonia (pooled OR, 3.00; 95% CI, 1.362–6.606), and ADL dependence (pooled OR, 6.296; 95% CI, 1.795–22.088) were significantly related to mortality (receiver operating characteristic area under the curve, 82.1%; p<0.001). Conclusion: ADL dependence, aging, and pneumonia are three main predictors for COVID-19 mortality in an elderly population.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Exploração das GANs na geração de imagens do interior de veículos

Dissertação de mestrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresTendo em conta a evolução futura dos veículos autónomos partilhados (SAV, do inglês Shared Autonomous Vehicles), novos sistemas de monitorização no interior do veículo serão implementados. Com o foco na segurança do veículo e dos passageiros, nomeadamente na deteção de objectos perigosos na posse dos passageiros ou perdidos no interior do veículo, será necessário o desenvolvimento de algoritmos capazes de detetar estes mesmos objetos de forma eficiente e robusta. Atualmente, estes algoritmos são desenvolvidos com recurso a técnicas de visão por computador, mais propriamente métodos baseados em machine learning e deep learning. Estes últimos, apesar de demonstrarem excelentes resultados, requerem grandes quantidades de dados para o seu treino, devendo estes conter a maior variedade possível. A obtenção deste dataset é assim um processo demorado e dispendioso, sendo vantajoso o desenvolvimento de algoritmos capazes de gerar imagens artificiais realistas. Nos últimos anos, novas técnicas, também baseadas em deep learning, têm vindo a ser propostas para este fim, nomeadamente as baseadas em Generative Adversarial Networks (GANs). Neste projeto, explorou-se o uso destes algoritmos para a geração automática de imagens artificiais do interior de veículos, para uso futuro no treino de algoritmos de deteção de objetos e monitorização no contexto dos SAVs. Após um estudo inicial do estado da arte e avaliação de diversas arquiteturas de GANs, focou-se o trabalho na BigGAN, uma rede condicional que apresentou bons resultados para imagens de alta resolução, de datasets complexos. De forma a mitigar a existência de um número reduzido de imagens para o cenário em causa, optou-se por utilizar datasets públicos de grandes dimensões no treino da rede, sendo as imagens do interior de veículos apenas uma (ou algumas) das classes geradas pela rede. Partindo deste pressuposto, testaram-se duas resoluções de imagem, parametrizações da rede e abordagens de pré-processamento. Para além disso, testou-se a combinação desta rede com 2 técnicas recentes que visam melhorar a estabilidade do treino e a capacidade de generalização da GAN, nomeadamente a consistency regularization (CR) e a differentiable augmentation. No geral, obtiveram-se resultados satisfatórios com a abordagem proposta, sendo que o melhor resultado (qualitativo e quantitativo) foi obtido com a aplicação de CR-BigGAN, utilizando flips e translações para aumentar artificialmente o dataset, com um Fréchet Inception Distance (FID) de 28,23 e um Inception Score (IS) de 17,19. Em suma, este trabalho demonstrou o potencial que as GANs poderão ter na geração automática de imagens de interior de veículos, de modo a aumentar os datasets disponíveis para o treino de algoritmos de inteligência artifical no contexto dos SAVs. Com maior poder computacional e mais recursos, seria possível obter resultados melhores, aumentando a capacidade das redes (isto é, tornando-as maiores e mais complexas) e processando uma maior quantidade de dados ao mesmo tempo.In view of the future evolution of Shared Autonomous Vehicles (SAVs), new in-car monitoring systems will have to be implemented. With the focus on vehicle and passenger safety, namely the detection of dangerous objects held by passengers or lost inside the vehicle, it will be necessary to develop algorithms capable of detecting these same objects in an efficient and robust way. Currently, these algorithms are developed using computer vision techniques, more specifically methods based on machine learning and deep learning. These, although demonstrating excellent results, require large amounts of data for their training and should contain as much variety as possible. Obtaining this dataset is therefore a time-consuming and expensive process, and the development of algorithms capable of generating realistic artificial images is advantageous. In recent years, new techniques, also based on deep learning, have been proposed for this purpose, namely those based on Generative Adversarial Networks (GANs). In this project, the use of these algorithms for the automatic generation of artificial images of the vehicle interior, for future use in the training of object detection and monitoring algorithms in the context of SAVs, was explored. After an initial study of the state-of-the-art and evaluation of various GAN architectures, work was focused on BigGAN, a conditional neural network that showed good results for high-resolution images of complex datasets. In order to mitigate the existence of a small number of images for the scenario in question, it was decided to use large public datasets in the training of the network, with images of the interior of vehicles being only one (or some) of the classes generated by the network. Based on this assumption, different image resolutions, network parameterizations and pre-processing approaches were tested. In addition, the combination of this network with 2 recent techniques, namely the consistency regularization (CR) and the differentiable augmentation, aimed at improving the stability of the training and the generalization capacity of the GAN. Overall, satisfactory results have been achieved with the proposed approach, with the best result (qualitative and quantitative) being obtained with the application of CR-BigGAN, using flips and translations as data augmentation during training, with a Fréchet Inception Distance of 28.23 and an Inception Score of 17.19. In short, this work has demonstrated the potential that GANs may have in the automatic generation of vehicle interior images, in order to increase the size of the datasets available for the training of artificial intelligence algorithms in the context of SAVs. With more computational power and more resources, better results could be achieved by increasing the capacity of the networks (i.e. making them bigger and more complex) and processing a larger amount of data at the same time.This work is supported by: European Structural and Investment Funds in the FEDER component, through the Operational Competitiveness and Internationalization Programme (COMPETE 2020) [Project nº 039334; Funding Reference: POCI-01-0247-FEDER-039334

Comportamento das paredes não estruturais a ações sísmicas

A análise dos resultados dos sismos recentes relativamente a edifícios de betão armado com paredes de enchimento em alvenaria é preocupante. As imagens de expulsões para fora do plano e dano excessivo no plano são recorrentes e são também testemunhos de práticas erradas, soluções inadequadas e / ou projeto deficiente. A normativa europeia, a aplicar num futuro muito próximo, responsabiliza o projetista de estruturas pelo desempenho dos elementos não estruturais e obrigará a alterações radicais na forma como construímos as paredes de alvenaria, impedindo a utilização de panos de preenchimento de alvenaria não armada em Portugal. A Universidade do Minho, em colaboração com o Laboratório Nacional de Engenharia Civil, desenvolveu recentemente um amplo programa de investigação que inclui ensaios estáticos e dinâmicos em pórticos de betão armado preenchidos com panos alvenaria armados e não armados. No presente artigo, apresentam-se, de forma breve, os resultados obtidos, bem como a normativa nacional aplicável e recomendações para projeto

Proactive reconciliation in mining industry

A prática comum de reconciliação baseia-se na definição do mine call factor (MCF) e sua aplicação às estimativas dos modelos de longo e de curto prazo. O MCF expressa a diferença entre a produção prevista pelos modelos e a produção registrada na usina e, portanto, sua aplicação permite corrigir futuras estimativas. Esta é uma prática de reconciliação reativa. Entretanto a aplicação desses fatores às estimativas dos modelos pode mascarar as causas dos erros responsáveis pelas discrepâncias observadas. As causas reais de qualquer variância só podem ser identificadas analisando-se as informações referentes a cada variância e, em seguida, modificando metodologias e processos. Este é o conceito de prognosticação, ou reconciliação pró-ativa, um processo iterativo de recalibração constante dos dados de entrada e dos cálculos. Portanto a prognosticação permite uma correção das metodologias de coleta de dados, e não, simplesmente, uma correção das estimativas dos modelos. O presente trabalho analisa as práticas de reconciliação realizadas em uma mina de ouro no Brasil e sugere um novo protocolo de amostragem, com base nos conceitos de prognosticação.The common practice of reconciliation is based on definition of the mine call factor (MCF) and its application to resource or grade control estimates. The MCF expresses the difference, a ratio or percentage, between the predicted grade and the grade reported by the plant. Therefore, its application allows to correct future estimates. This practice is named reactive reconciliation. However, the use of generic factors that are applied across differing time scales and material types often disguises the causes of the error responsible for the discrepancy. The root causes of any given variance can only be identified by analyzing the information behind any variance and, then, making changes to methodologies and processes. This practice is named prognostication, or proactive reconciliation, an iterative process resulting in constant recalibration of the inputs and the calculations. The prognostication allows personnel to adjust processes so that results align within acceptable tolerance ranges, and not only to correct model estimates. This study analyses the reconciliation practices performed at a gold mine in Brazil and suggests a new sampling protocol, based on prognostication concepts

EDUCAÇÃO FÍSICA: PROCESSO DISCIPLINAR E PROCESSO TRANSDISCIPLINAR

Discorremos, neste estudo, a respeito de uma pedagogia cuja pretensão é ser transdisciplinar. Essa pedagogia traduz os estudos realizados no grupo denominado Oficinas do Jogo, integrado por professores da rede oficial de ensino. A partir de estudos a respeito das teorias do jogo e do desenvolvimento, um conjunto de práticas pedagógicas é planejado e realizado. Com base em pesquisas realizadas em uma escola de Ensino Fundamental, relatamos as possibilidades que uma pedagogia fundada no lúdico e no belo, orientada por uma pedagogia do conflito, tem de produzir repercussões em outras áreas do conhecimento, isto é, além da Educação Física. Utilizando material didático típico das Oficinas do Jogo e praticando brincadeiras, as crianças brincam de construir coisas de seu cotidiano. Nas brincadeiras, assim que conseguem êxito, são convidadas a realizar variações que superam o nível da atividade anterior. Os resultados são animadores, as crianças, além de enriquecer seus conhecimentos específicos de Educação Física, aprendem com mais facilidade conteúdos de sala, provavelmente porque as práticas das Oficinas do Jogo fortalecem elementos básicos da aprendizagem, tais como a imaginação, o pensamento, as expressões corporais e a sociabilidade, entre outros.PHYSICAL EDUCATION: DISCIPLINARY PROCEEDINGS AND PROCEDURE TRANSDISCIPLINARYAbstract: The present article expatiates on a pedagogical practice with transdiciplinary goals, which is the outcome of the research of a group called Play Workshop, formed by public school district teachers. It was written based on research made on Elementary School, and discusses whether it is possible for conflict-based pedagogical practices centered on beauty and play to positively influence children's progress in school subjects other than Physical Education. Drawing on theories of play and child development, a set of pedagogical practices was developed and carried out. Using typical Play Workshop material and popular children's games, students imaginatively rebuild their own reality; after successfully finishing a game, they are invited to take part in a more complex variation thereof. Results are promising; children not only seem to enrich their knowledge pertaining Physical Education, but also show greater progress in other school subjects—probably because Play Workshop activities stimulate basic components of the learning process, such as imagination, thought, body language and sociability, among others

Ensaios em mesa sísmica de edifícios de betão armado com paredes de alvenaria de enchimento

A influência das paredes de alvenaria de enchimento nas estruturas porticadas de betão armado pode ser visto como algo já estudado exaustivamente, mas as atividade sísmicas recentes, como em 2009 em Itália, mais concretamente em Aquila, demonstraram que as soluções adotadas pelos projetistas ainda são ineficientes. Paredes de alvenaria de enchimento em edifícios construídos nas últimas duas décadas, com base em regulamentos modernos, tiveram um comportamento indesejado, colapsando para fora do plano do pórtico, não cumprindo por isso os estados limite de utilização. Com o acima descrito, e assumindo que a NP EN 1998-1 não fornece elementos suficientes ao projetista para um correto dimensionamento destes elementos não estruturais, realizou-se um programa experimental no Núcleo de Engenharia Sísmica e Dinâmica de Estruturas do Laboratório Nacional de Engenharia Civil, fruto de uma parceria com a Universidade do Minho, onde foram ensaiados na mesa sísmica três modelos à escala 1:1.5 de estruturas porticadas em betão armado preenchidas por diferentes soluções para paredes de alvenaria de tijolo exteriores, com e sem armadura. No presente trabalho são detalhadas as soluções construtivas utilizadas e apresentados os resultados dos ensaios experimentais, com base na observação do comportamento estrutural e padrão de dano, mais especificamente da influência da alvenaria no comportamento global da estrutura, das alterações na interação entre a alvenaria e o pórtico de betão armado mediante a presença ou não de armadura e os modos de colapso dos panos

Integration of DNA-based approaches in aquatic ecological assessment using benthic macroinvertebrates

Benthic macroinvertebrates are among the most used biological quality elements for assessing the condition of all types of aquatic ecosystems worldwide (i.e., fresh water, transitional, and marine). Current morphology-based assessments have several limitations that may be circumvented by using DNA-based approaches. Here, we present a comprehensive review of 90 publications on the use of DNA metabarcoding of benthic macroinvertebrates in aquatic ecosystems bioassessments. Metabarcoding of bulk macrozoobenthos has been preferentially used in fresh waters, whereas in marine waters, environmental DNA (eDNA) from sediment and bulk communities from deployed artificial structures has been favored. DNA extraction has been done predominantly through commercial kits, and cytochrome c oxidase subunit I (COI) has been, by far, the most used marker, occasionally combined with others, namely, the 18S rRNA gene. Current limitations include the lack of standardized protocols and broad-coverage primers, the incompleteness of reference libraries, and the inability to reliably extrapolate abundance data. In addition, morphology versus DNA benchmarking of ecological status and biotic indexes are required to allow general worldwide implementation and higher end-user confidence. The increased sensitivity, high throughput, and faster execution of DNA metabarcoding can provide much higher spatial and temporal data resolution on aquatic ecological status, thereby being more responsive to immediate management needs.This work was supported by the "Contrato-Programa" UIDB/04050/2020 and the project NIS-DNA (PTDC/BIA-BMA/29754/2017) funded by national funds through the FCT I.P (Foundation for Science and Technology). Financial support granted by the FCT to S.D. (CEECIND/00667/2017) and B.R.L. (PD/BD/127994/2016) is also acknowledged. A.F.F. was supported by the project FRESHING founded by the FCT and COMPETE (PTDC/AAGMAA/2261/2014-POCI-01-0145-FEDER356016824). M.J.F. was supported by FCT through MARE strategic project UIDB/04292/2020 and Norma Transitoria-DL57/2016