A Double Crystal Spectrometer for High Precision X-Ray Spectroscopy of Fundamental Physics and Applications

The European X-ray Spectrometry Association established in 2008 the Fundamental Pa rameter initiative with the aim of improving the measurements of fundamental X-ray parameters. In detail, the goal of this initiative is to improve the reliability and precision of atomic parameters related with the interaction of X-Ray radiation with matter. Aligned with this initiative, a double crystal spectrometer (DCS) is being built at the LIBPhys-UNL group, which will be able to measure fundamental parameters with competitive precision and reliability. In preparation for this high-precise data, this thesis is dedicated to the complete simulation of the spectrometer system. With such a complex system and the need to obtain the most precise and reliable results, a simulation with different layers of physics is demanded. These layers would be for example, the physical processes of X-ray interaction, or the geometry of the DCS. To address this task, several simulations were built or modified not only from general particle tracking simulators, like Geant4 (with ROOT) but also more simple home-made simulations (done in FORTRAN). The simulations were tested for the physical processes used, guaranteeing that these simulations are ready to be configured for the final experimental setup. Further investigation on quantum processes that could be observed in experimental spectra was also performed, namely quantum interference and angular distribution, with the aim of further improving the precision of future measurements.A Associação Europeia de Espetrometria de raios X estabeleceu em 2008 a iniciativa de Parâmetros Fundamentais com o objetivo de melhorar as medições de parâmetros fundamentais de raios X. Em pormenor, o objetivo desta iniciativa é melhorar a fiabilidade e precisão dos parâmetros atómicos relacionados com interações entre raios X e matéria. Alinhado com esta iniciativa, um espetrómetro de duplo cristal (DCS) está a ser construído no grupo LIBPhys-UNL, e terá a capacidade de medir parâmetros fundamentais com precisão e fiabilidade suficiente. Em preparação para estes dados de alta precisão, esta tese é dedicada à simulação completa do sistema do espetrómetro. Tendo em conta a elevada complexidade do sistema e a necessidade de obter os resultados mais precisos e fiáveis, requer-se uma simulação com várias camadas de física. Estas camadas seriam por exemplo, os processos de inte ração dos raios X, ou a geometria do DCS. Para abordar esta tarefa, várias simulações foram construídas ou modificadas não só utilizando simulações gerais de rastreamento de partículas, como o Geant4 (utilizando o ROOT) mas também com simulações caseiras mais simples (feitas em FORTRAN). Os processos físicos implementados nestas simulações foram testados, garantindo que as simulações estão prontas para serem configuradas para o sistema experimental final. Investigações adicionais relativamente a processos quânticos que poderão ser observados nos espetros medidos também foram feitas, nomeadamente interferência quântica e distribuição angular, com o objetivo de melhorar a precisão de medições posteriores

Data analysis of trail running: runner passage prediction

Trail running is a running sport that spans across outdoor and mountainous terrain, often with hilly ascents and descents. This created a competitive scene that has garnered the interest of trail running enthusiasts into competing in 100km+ grueling races that can last for over 24 hours. Machine learning is a research field that focuses on developing algorithms capable of learning and making predictions based on data. In essence, it revolves around creating algorithms that can analyze data, identify patterns, and make informed predictions. The organizations that setup trail running events operate a system that keeps track of the competitors arrival times across the designated points in a trail running course. The data analysis of trail running can provide valuable insights in respect to the planning of the event, namely in regard to the guarantee of the runner’s safety, the scheduling of transport for runners, the allocation of human resources, and the allocation of food and beverages. A first initial research finds that the existing literature does not focus on the prediction in regards to both trail running and machine learning topics, the latter being a solution found in research related to marathon running. At first, an initial approach was conducted in order to comprehend the prediction of arrival times based on an existing implementation. This approach analyzed the velocities of the runners, and such approach revealed that it would be optimal to utilize the Mean Absolute Error (MAE) as a metric for the next approaches. The second approach evolved into the use of the models LASSO and Random Forests with features related to both the checkpoints of a race and it’s runners in competition. This approach netted a 24.45% MAE reduction when compared to the first approach. In the third approach, the LASSO model was excluded as the Random Forest model had overcome with least MAE. With the inclusion of more race time data in the last approach, we were able to reduce the MAE of the first approach by 28.71% with the employment of the Random Forest model.O trail running é um desporto de corrida que se estende por terrenos montanhosos e ao ar livre, muitas vezes com subidas e descidas acidentadas. Este desporto criou um cenário competitivo que despertou o interesse dos entusiastas do trail running para competirem em corridas extensas de mais de 100 km que podem durar mais de 24 horas. O machine learning é uma área de investigação focada no desenvolvimento de algoritmos capazes de aprenderem e de realizarem previsões baseadas em dados. Essencialmente, este centra-se na criação de algoritmos que podem analisar dados, identificar padrões e realizar previsões informadas. As organizações que organizam eventos de trail running utilizam um sistema que regista os tempos de chegada dos concorrentes aos pontos designados num percurso de trail running. A análise de dados do trail running pode fornecer informações valiosas relativamente ao planeamento do evento, nomeadamente no que diz respeito à garantia da segurança dos atletas, ao agendamento do transporte para os atletas, à alocação de recursos humanos e à alocação de alimentos e bebidas. Uma primeira investigação inicial constata que a literatura atual demonstra poucos trabalhos relacionados com a previsão e associados aos tópicos de trail running e o machine learning, sendo esta última uma solução que já surgiu em contextos ligados a corridas de maratonas. Numa primeira fase, foi efectuada uma abordagem inicial para compreender a previsão dos tempos de chegada com base numa implementação existente. A primeira abordagem baseou-se na análise das velocidades dos atletas, o que revelou que seria ótimo utilizar o Mean Absolute Error (MAE) como métrica para as abordagens seguintes. A segunda abordagem evoluiu para a utilização dos modelos LASSO e Random Forests com features relacionadas com características associadas aos postos de controlo da corrida e com os atletas em competição. Esta abordagem obteve uma redução de 24.45% do MAE em comparação com a primeira abordagem. Na terceira abordagem, o modelo LASSO foi excluído, uma vez que o modelo Random Forest obteve o menor MAE. Com a inclusão de mais dados de tempo de corrida na última abordagem, conseguimos reduzir o MAE da primeira abordagem em 28.71% com o uso do modelo Random Forest

Multi-Agents System Approach to Industry 4.0: Enabling Collaboration Considering a Blockchain

Dissertação de Mestrado em Engenharia InformáticaThe evolution of existing technologies and the creation of new ones paved the way for a new revolution in the industrial sector. With the introduction of the existing and new technologies in the manufacturing environment, the industry is moving towards the fourth industrial revolution, called Industry 4.0. The fourth industrial revolution introduces many new components like 3D printing, Internet of things, artificial intelligence, and augmented reality. The automation of the traditional manufacturing processes and the use of smart technology are transforming industries in a more interconnected environment, where there is more transparent information and decentralised decisions. The arrival of Industry 4.0 introduces industries to a new environment, where their manufacturing processes are more evolved, more agile, and with more efficiency. The principles of Industry 4.0 rely on the interconnection of machines, devices, sensors, and people to communicate and connect. The transparency of information guaranties that decision makers are provided with clear and correct information to make informed decisions and the decentralisation of decisions will create the ability for machines and systems to make decisions on their own and to perform tasks autonomously. Industry 4.0 is making manufacturing processes more agile and efficient, but due to the fast pace of trends and the shift from the traditional mass production philosophy towards the mass customisation, following the Industry 4.0 guidelines might not be enough. The mass customisation paradigm was created from the desire that customers have in owning custom made products and services, tailor made to their needs. The idea to perform small tweaks in a product to face the needs of a consumer group, keeping the production costs like the ones from the mass production, without losing efficiency in the production. This paradigm poses great challenges to the industries, since they must be able to always have the capability to answer the demands that may arise from the preparation and production of personalised products and services. In the meantime, organisations will try to increasingly mark its position in the market, with competition getting less relevant and with different organisations worrying less with their performance on an individual level and worrying more about their role in a supply chain. The need for an improved collaboration with Industry 4.0 is the motivation for the model proposed in this work. This model, that perceives a set of organisations as entities in a network that want to interact with each other, is divided into two parts, the knowledge representation and the reasoning and interactions. The first part relies on the Blockchain technology to securely store and manage all the organisation transactions and data, guaranteeing the decentralisation of information and the transparency of the transactions. Each organisation has a public and private profile were the data is stored to allow each organisation to evaluate the others and to allow each organisation to be evaluated by the remainder of the organisations present in the network. Furthermore, this part of the model works as a ledger of the transactions made between the organisations, since that every time two organisations negotiate or interact in any way, the interaction is getting recorded. The ledger is public, meaning that every organisation in the network can view the data stored. Nevertheless, an organisation will have the possibility, in some situations, to keep transactions private to the organisations involved. Despite the idea behind the model is to promote transparency and collaboration, in some selected occasions organisations might want to keep transactions private from the other participants to have some form of competitive advantage. The knowledge representation part also wants to provide security and trust to the organisation that their data will be safe and tamper proof. The second part, reasoning and interactions, uses a Multi-Agent System and has the objective to help improve decision-making. Imagining that one organisation needs a service that can be provided by two other organisations, also present in the network, this part of the model is going to work towards helping the organisations choose what is the best choice, given the scenario and data available. This part of the model is also responsible to represent every organisation present in the network and when organisations negotiate or interact, this component is also going to handle the transaction and communicate the data to the first part of the model.A constante evolução de tecnologias atuais e a criação de novas tecnologias criou as condições necessárias para a existência de uma nova revolução industrial. Com a evolução de dispositivos móveis e com a chegada de novas tecnologias e ferramentas que começaram a ser introduzidas em ambiente industrial, como a impressão 3D, internet das coisas, inteligência artificial, realidade aumentada, entre outros, a industria conseguiu começar a explorar novas tecnologias e automatizar os seus processos de fabrico tradicionais, movendo as industrias para a quarta revolução industrial, conhecida por Industria 4.0. A adoção dos princípios da Indústria 4.0 levam as indústrias a evoluir os seus processos e a ter uma maior e melhor capacidade de produção, uma vez que as mesmas se vão tornar mais ágeis e introduzir melhorias nos seus ambientes de produção. Uma dessas melhorias na questão da interoperabilidade, com máquinas, sensores, dispositivos e pessoas a comunicarem entre si. A transparência da informação vai levar a uma melhor interpretação dos dados para efetuar decisões informadas, com os sistemas a recolher cada vez mais dados e informação dos diferentes pontos do processo de manufatura. (...

Experimental mnd Modeling Investigation of The Performance Characteristics on Diesel Hcci with Hydrogen Additive- A Review

Homogeneous charge compression ignition (HCCI) combustion has been attracting considerable attention due to higher efficiency with lower nitrogen oxide (NOx) and particulate matter (PM) emissions. The combustion process in dual fuel systems in HCCI engines is very complex due to the interactions of mixing and chemistry inside the combustion chamber during the late stages of the compression stroke and the ignition process. The ignition process is very critical with significant heat release from chemical reactions occurs and the timing is difficult to predict. Controlling auto ignition was considered as the significant problem to HCCI especially in tackling the sudden pressure rise in-cylinder. Thus, it will affect the performance and emission that varies with the operating engine condition and fuel properties. The sudden pressure is due to heterogeneous which result in flame propagation.This paper mainly reviewson dual fuels in internal combustion engine, with a particular focus on using hydrogen as a fuel additive

ESAG Comunidade: Desenvolvimento Comunitário, Cidadania e Redes Sociais.

Trabalho apresentado no 31º SEURS - Seminário de Extensão Universitária da Região Sul, realizado em Florianópolis, SC, no período de 04 a 07 de agosto de 2013 - Universidade Federal de Santa Catarina.O Programa ESAG Comunidade tem por objetivo fortalecer os laços entre a ESAG/UDESC e a comunidade, por meio do apoio a organizações da sociedade civil, do fortalecimento da rede social local e da promoção da cidadania e do desenvolvimento comunitário. O programa se estrutura em três eixos complementares. O primeiro refere-se ao apoio às Organizações da Sociedade Civil (OSCs) e aos investidores sociais, por meio de ações de formação que apoiam o desenvolvimento institucional das OSCs e a cultura do Investimento Social Privado, ações realizadas no Projeto Redes Sociais. O segundo eixo refere-se ao fomento à participação cidadã por meio do projeto Cidadania é Direito. O projeto oferece à comunidade a construção de um raciocínio jurídico, mediante o aprendizado de noções de direitos, do modo de garanti-los, contribuindo para a materialização do acesso à Justiça. Finalmente, o terceiro eixo corresponde ao projeto Desenvolvimento Comunitário e inclui o incentivo à participação cívica e ao exercício da cidadania dos membros da comunidade acadêmica e sua interação com outros atores, buscando a sua mobilização social. Somente no âmbito do ensino, o projeto mobilizou cerca de 120 alunos em suas ações, atingindo a diversas comunidades e organizações comunitárias, com eventos, ações educativas e projetos de intervenção comunitária

UMA BREVE REFLEXÃO SOBRE O CAMPO CIENTÍFICO DA ADMINISTRAÇÃO E O PAPEL DO PROFESSOR PESQUISADOR NAS UNIVERSIDADES BRASILEIRAS

Discussões sobre o campo científico, suas relações e contradições inerentes aos sistemas avaliativos no Brasil têm se enveredado para o papel do professor-pesquisador, as condições a ele oferecidas, as exigências condicionadas e as limitações reconhecidas. Nesse sentido, este artigo teórico visa a tecer uma breve reflexão a respeito do campo científico da Administração e o papel do professor-pesquisador nas universidades brasileiras. Para isso, são apresentados pressupostos teóricos sobre o campo científico, de modo geral e também de forma pontual no contexto da Administração; bem como sobre a vida do professor pesquisador nas universidades brasileiras. Reflexões levam a crer que o professor-pesquisador é constantemente submetido a desafios no campo científico, que evidenciam a semelhança do campo com o sistema de trocas econômico, em que se manifestam práticas embebidas de disputas por poder, por recursos e por visibilidade

In vitro digestions to predict the glycemic index of rice

GLUPOR 12 - 12nd International Meeting of the Portuguese Carbohydrate Chemistry GroupPortuguese Foundation for Science and Technology (FCT) under the scope of the strategic funding of UID/BIO/04469/2013 unit , and COMPETE 2020 (POCl-01-0145-FEDER-006684) and BioTecNorte operation (NORTE -0 1-0145-FEDER-000004) funded by the European Regional Development Fund under the scope of Norte2020 - Programa Operacional Regional do Norte . The authors would also like to thank the investement projec t n° 017931 , co-funded by Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER) through Programa Operacional Competitividade e lntemacionalização (CO MPETE 2020) .info:eu-repo/semantics/publishedVersio