Exposições: construir a história da arte (1957-1961)

SIAM. Series Iberoamericanas de Museología. Año 3, Vol.

selected essays"

UID/PAM/00417/2019publishersversionpublishe

Cultural heritage and politics as seen by Portuguese artists

UIDB/00417/2020 UIDP/00417/2020Portugal and Spain never shared such a distinctive place in recent European history than in the post-war period. Despite the end of the Second World War and the Nazi-fascist defeat, the Iberian dictators, Salazar in Portugal and Franco in Spain, managed to retain their power. This article analyses the creative and theoretical responses of Portuguese artists to the political situation in the Iberian Peninsula taking into particular consideration their approaches to an Iberian identity. It argues that Paula Rego, Barto dos Santos and Ana Hatherly carried out a reinterpretation of cultural and artistic heritage, iconographic memories and historical narratives and, as a result, formulated alternative views of the past and the present that opposed the Iberian dictatorships’ discourses of a glorious, imperialistic legacy that legitimated their ruling. By proposing to look at the references to Spain in Portuguese artists’ work, this article evidences how Portuguese artists sympathized with the political troubles also endured by the Spanish people and singles out a perception of shared cultural traditions between Spain and Portugal. Finally, this article also emphasizes experimental practices and a deliberate eclectic appropriation and reconfiguration of contemporary or historical references that ultimately shaped attitudes of political resistance.publishersversionpublishe

artistic interventions and the creation of a new museum of modern art

UIDB/00417/2020 UIDP/00417/2020This article explores the field of visual arts and artistic experimentation as important elements of civic agency in the Portuguese revolutionary process. It argues that Portuguese visual artists, who had been exploring new media and forms of expression since the late 1960s, anticipated and championed the Portuguese revolution as a democratic project. In doing so, they also proposed new forms of civic action, which intersected artistic practice with political engagement. I will specifically address the mobilization of the artistic and cultural community in Oporto for the creation of a “living” museum of modern art in this city. This project caused a rupture with the institutional apparatus of the dictatorship and effectively promoted a debate about cultural democratization and decentralization. This article conceives visual arts and action as a force for a more plural and progressive regime. It explores collective interventions in the public and institutional space; the configuration of democratic participation in the transformation of former dictatorial structures; and the envisioning of continuing change in order to consolidate democracy. The article thus advances a critical redefinition of the relationship between artistic practice and political mobilization and contributes to the dynamic dialogue between creativity and democratization in Portugal.authorsversionpublishe

Espaços e Paisagens. Antiguidade Clássica e Heranças Contemporâneas

With the available information for the Alentejo Central the authors tried to systematize it through understand the evolution (and dispersion) of the roman settlement

Assessing ups in the modern logistics landscape: operational efficiency and financial health

This dissertation is an incisive report that delves into the core of United Parcel Service's (UPS) strategies and performance in the complex logistics sector. This project provides a detailed examination of UPS operations, strategic responses to global challenges like the COVID-19 pandemic, and its financial robustness. Highlighting key operational segments and financial metrics, the report presents a clear picture of UPS’ market standing and future prospects. Additionally, the report compares the perspective of UPS’ position relative to its competitors, namely FedEx and DHL, setting the stage for a broader understanding of the company's unique strengths and challenges in the logistics industry. Its reading allows for a comprehensive understanding and perspective of UPS' pivotal role in the evolving world of logistics and supply chain management

Mergers and acquisitions: the facebook and whatsapp case

The social networks have been assuming a very strong relevance in our day to day. These allow users to create profiles in order to share experiences, ideas and interact with different people in real time. Facebook is on of the most international and popular social network. The strategy over the years by founder and CEO, Mark Zuckerberg, has been to acquire several companies, namely Instagram, WhatsApp and Oculus. The acquisition of WhatsApp was announced on 19th February 2014, which was quite newsworthy due to the $19 billion paid by Facebook. The same CEO saw the opportunity for WhatsApp to win a younger and more loyal target audience. Additionally, this company showed a growth above average in the first four years, in comparison to its key competitors, which highly influenced the outcome of this operation. The main objective of this project is to better understand the core advantages and disadvantages of this transaction as well as to make a valuation of WhatsApp. Thus, it will be possible to make a comparison with the amount paid by Mark Zuckerberg's company. We will apply the method of Discounted Cash Flows (Free Cash Flow to Equity and Free Cash Flow to Firm) in the valuation, complemented with a sensitivity analysis that aims to understand the impact of possible fluctuations of several variables may have on the company’s value.As redes sociais têm vindo a assumir uma forte relevância nos dias de hoje. Estas permitem aos seus utilizadores criarem perfis de forma a partilharem experiências, ideias e interagir com novas pessoas em tempo real. Uma das redes sociais mais populares em todo o mundo é o Facebook. Ao longo dos anos a estratégia do seu fundador e CEO, Mark Zuckerberg, passou pela aquisição de diversas empresas nomeadamente o Instagram, WhatsApp e Oculus. A aquisição do WhatsApp foi anunciada a 19 de fevereiro de 2014 sendo que foi bastante mediática devido aos 19 biliões de dólares pagos. O CEO do Facebook viu no WhatsApp a oportunidade de conquistar um público mais jovem e fiel. Adicionalmente esta empresa demonstrou um crescimento acima da média nos primeiros quatro anos, comparando com os seus principais concorrentes factor que influenciou o desfecho desta operação. O objetivo do presente projeto é compreender as principais vantagens e desvantagens desta transacção bem como efetuar uma avaliação ao WhatsApp. Assim, será possível efetuar uma comparação com o montante pago pela empresa de Mark Zuckerberg. Iremos utilizar o método dos fluxos de caixa descontados (Free Cash Flow to the Firm e Free Cash Flow to the Equity) como base para avaliação. Esta foi complementada com uma análise de sensibilidade que tem como objetivo compreender o impacto que possíveis flutuações de algumas variáveis possam ter no valor da empresa

Assessing brain functional connectivity in Parkinson’s disease using explainable Artificial Intelligence methods

Tese de Mestrado, Engenharia Biomédica e Biofísica, 2023, Universidade de Lisboa, Faculdade de CiênciasA doença de Parkinson (DP) é uma patologia neurogenerativa caracterizada pela perda de neurónios dopaminérgicos, em particular nos gânglios da base, e acumulação da proteína α-sinucleína. A DP é caracterizada por quatro sinais cardinais motores: tremores, bradicinesia, rigidez muscular e instabilidade postural. A doença é também manifestada por sintomas não motores como perda do olfato, doenças neuropsiquiátricas como depressão e ansiedade, e distúrbios do sono. Esta doença progressiva não tem cura, sendo que os tratamentos procuram a melhoria da qualidade de vida dos pacientes atenuando os sintomas. Relativamente ao diagnóstico, este é ainda principalmente baseado na análise da apresentação clínica dos sintomas. Entidades como a Sociedade de Doenças do Movimento apresentam uma série de critérios clínicos para aferir o diagnóstico da DP. Não existindo qualquer exame de imagiologia ou teste analítico que confirme um diagnóstico, as técnicas de neuroimagem surgem como ferramentas complementares com o fim de detetar alterações neuroquímicas relacionadas com a DP. O exame imagiológico mais comum é o DatScan, um tipo de aquisição de tomografia computorizada de emissão de fotão único que visa a deteção do transportador de dopamina, um biomarcador da degeneração dos neurónios dopaminérgicos. Dada a precisão e confiança insuficiente nos critérios clínicos de diagnóstico, bem como a falta de consistência do DaTScan, métodos de neuroimagem alternativos têm sido considerados para averiguar alterações cerebrais funcionais relacionadas com a DP, como por exemplo, a ressonância magnética (RM). Em particular, o fluxo sanguíneo cerebral e a conectividade do cérebro são analisadas através de RM funcional (RMf), uma técnica de RM que determina a atividade cerebral, em repouso ou perante uma tarefa, através da deteção de alterações no fluxo sanguíneo. Deste modo, vários estudos têm apontado como uma potencial e inovadora abordagem a utilização de aprendizagem profunda (AP) para auxiliar e automatizar o diagnóstico de doenças neurológicas como a doença de Parkinson, baseando em dados de neuroimagem como a RMf. Não obstante, estas investigações ao nível da DP, AP e RMf não incluem, até ao momento e à luz do nosso conhecimento, estudos em larga escala: os números de sujeitos são ainda consideravelmente reduzidos, na ordem das dezenas. Ademais, os modelos de AP apresentam uma natureza de "caixa negra", ou seja, não é possível aferir de que forma o algoritmo chegou às decisões que levaram à classificação efetuada. Assim, a inteligência artificial explicável (IAE), um conjunto de métodos que pretende explicar e interpretar as decisões tomadas por modelos de inteligência artificial, surge como uma ferramenta apropriada para ultrapassar a falta de transparência dos modelos de AP. Posto isto, o trabalho que surge no âmbito desta dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de métodos para estudar e detetar alterações ao nível da conectividade funcional (CF) do cérebro relacionadas com a DP, recorrendo a um modelo de classificação baseado na arquitetura de redes neuronais convolucionais (RNC), e a métodos de IAE. Adicionalmente, pretende-se identificar potenciais biomarcadores funcionais da DP. Para este fim, utilizaram-se aquisições de RMf do conjunto de dados do PPMI, que inclui 120 scans de doentes com DP, e 22 de controlos saudáveis. Como este conjunto apresentava um desequilíbrio devido ao reduzido número de dados de controlos, recorreu-se ao conjunto de dados ADNI para recolher mais 131 scans de controlos. Este ajustamento foi efetuado considerando que a diferença entre os parâmetros de aquisição de RMf entre os dois consórcios, em particular o tempo de repetição, não leva a alterações significativas na avaliação da CF. Os dados de RMf foram pré-processados de acordo com uma sequência de métodos que incluíram: realinhamento funcional e distorção, correção temporal, identificação de outliers, segmentação e normalização, e atenuação funcional. Foi ainda removido ruído dos dados, através da regressão de potenciais efeitos perturbadores e da aplicação de um filtro passa-banda entre os 0,008 Hz e os 0,09 Hz. Os dados foram segmentados de acordo com um atlas que inclui 14 redes neuronais de repouso. A conetividade funcional de cada sujeito foi aferida através do cálculo das matrizes de CF, que correspondem a matrizes de correlação entre as 14 redes funcionais de repouso. Para tal, foi aplicado o cálculo do coeficiente de correlação de Pearson e a transformada de Fisher. As matrizes de conetividade foram inseridas numa RNC denominada de ExtendedConnectomeCNN, uma rede inspirada na ConnectomeCNN. Esta é composta por três camadas convolucionais e uma camada totalmente conectada. O tamanho da janela dos filtros é de 3 por 3 e o passo igual a 2. O número de filtros diminui ao longo das camadas convolucionais, de 256 para 128, e para 64. Em termos de parâmetros de treino, foram selecionados um número de épocas igual a 200 e um tamanho de grupo igual a 16. Como hiperparâmetros a otimizar, foram selecionados: a taxa de dropout, a taxa de aprendizagem, e a presença de uma camada de normalização em lote em cada camada convolucional. O processo de otimização dos hiperparâmetros foi efetuado através de validação cruzada com 10 folds (ou subconjuntos). Neste processo foi utilizado o conjunto de desenvolvimento dos dados, que corresponde a 90% do conjunto total das matrizes de CF. Da otimização de hiperparâmetros, foi selecionado o conjunto de hiperparâmetros que apresentou a melhor performance, isto é, com valores de médias das métricas de avaliação satisfatórios e balanceados. O conjunto com melhor performance apresentava uma taxa de dropout de 0,1 nas camadas convolucionais e de 0,4 na camada totalmente conectada, uma taxa de aprendizagem de 0,00001, e não tinha inseridas camadas de normalização em lote. Destacamse os valores de exatidão de treino, 0,8814, de exatidão de validação, 0,7760, e de área sob a curva de característica de operação do receptor (AUC ROC) de 0,7496. Estes valores refletem modelos generalizáveis que detetam tanto as classes positiva (DP) como negativa (controlo). Foi, de seguida, desenvolvido um modelo final com os melhores hiperparâmetros, treinado no conjunto de desenvolvimento e testado no conjunto de teste reservado à parte. Foram obtidas: uma extaidão de treino de 0,8776, exatidão de teste de 0,8214, e uma AUC ROC de 0,8230. Logo, o modelo construído apresenta valores de performance satisfatórios e balanceados, e potencial de interpretabilidade, o que permite a aplicação de métodos de IAE. Ao modelo final foram aplicados três métodos de IAE: propagação de relevância camada a camada (do inglês LRP, layer-wise relevance propagation), rede de deconvolução, e retropropagação direcionada. Para cada método foi calculada a área de curva de perturbação do mais relevante primeiro, ou AOPC do inglês area over the MoRF perturbation curve, que avalia o quão relevantes são as explicações fornecidas pelos métodos de IAE. Considerando que o método LRP produziu mapas de explicação mais específicos e não dispersos, e que apresentou ainda valores de AOPC maiores e melhor distribuídos, considerou-se esse método como o que melhor explica a classificação de DP. A partir das explicações fornecidas pelo método LRP foram extraídas as redes funcionais de repouso que mais relevância têm na classificação de DP. Não foram identificadas quaisquer alterações referentes à rede dos gânglios da base, apesar de tal ser esperado. No entanto, identificaram-se como potenciais biomarcadores funcionais da DP as redes de modo padrão dorsal, de modo padrão ventral, e de saliência posterior, essencialmente envolvidas em manifestações não-motoras da doença. Considerando que (1) o pré-processamento dos dados de RMf seguiu métodos adequados e produziu resultados satisfatórios, (2) o modelo de RNC para classificação de DP demonstrou ser suficientemente generalizável, com métricas de avaliação satisfatórias e equilibradas, e (3) a análise de IAE aparenta ser fidedigna e concordante com a literatura referente às alterações de redes funcionais de repouso perante a DP, conclui-se que a abordagem tomada para o estudo da CF relacionada com a DP utilizando métodos de IAE foi bem sucedida. Assim, os objetivos da dissertação foram cumpridos, com a expetativa de que este estudo resultará num progresso no desenvolvimento de técnicas inovadoras de diagnóstico de DP assistido por métodos de inteligência artificial.Parkinson’s disease (PD) is a neurodegenerative disease characterised by dopaminergic neuron loss and α-synuclein accumulation. It exhibits both motor symptoms (such as tremors, bradykinesia, and rigidity) and non-motor symptoms. Diagnosis relies on clinical presentation and DaTScan, though their reliability varies. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) and brain connectivity analysis have aided PD assessment. Studies have shown promise in diagnosing PD using deep learning (DL) but lack large-scale studies and transparency due to their black-box nature. Explainable AI (XAI) aims to provide understandable explanations for AI model decisions. This dissertation proposes methods to assess functional connectivity in PD using a convolutional neural network (CNN) classifier and XAI. Resting-state fMRI scans from the PPMI and ADNI data sets were pre-processed following an atlas composed of 14 resting-state networks. The FC matrices were computed through Pearson correlation coefficient and Fisher transform. The FC matrices were fed to the ExtendedConnectomeCNN, optimised through 10-fold crossvalidation, and tested, yielding a final model with 0.8214 accuracy, satisfactory performance metrics, balanced metrics, and interpretability potential. Three XAI methods were applied: layer-wise relevance propagation (LRP), deconvolutional network (DeconvNet) and guided backpropagation. The LRP method provided more specific explanations, achieving higher AOPC value. Therefore, it is the method that better explains the classification of PD. No basal ganglia network alterations were found, but changes in dorsal and ventral default mode, and posterior salience networks – involved in PD pathophysiology – were identified as potential biomarkers. An attempt to perform transfer learning by training a model on the larger ABIDE set was executed. The model presented a poor performance and was not generalising, hence, we disregarded this possibility. The approach to assessing functional connectivity changes in PD using XAI methods was fairly successful. The objectives of the dissertation were fulfilled, with hopes for contribution to novel PD diagnosis techniques