ANICE : An Artificial Neuro-Linguistic Interactive Computer Entity

Mental health problems are hard to talk about, especially when the questions asked do not allow the individual to answer freely. That is the case for most inquiries, where questions usually request very restricted answers like yes or no. This thesis proposes a chatbot that tries to avoid the problem of restricting users to small answers. The chatbot will focus on people feeling burned out due to stress related to their studies. The chatbot tries to replicate two forms with questions about burnout that are used as guidelines. Both these forms are developed based on questions done by psychologists. Because rule-based chatbots have a limited vocabulary, natural language understand- ing and neural-based techniques are tested and validated to see if the chatbot performs well using these techniques. The techniques tested are word2vec and spacy components. The evaluation results show that it is feasible to implement a chatbot that uses rules and also techniques for natural language processing. Additionally, the tests did indicate that both spacy and word2vec are great resources for NLU. Word2vec proves to perform slightly better at specific times related to identifying intents that are domain-specific. Finally, the results from the users experience show that this is a promising work that could help students dealing with burnout.Problemas de saúde mental são um tema difícil de abordar, especialmente quando as perguntas feitas não permitem ao indivíduo responder livremente. Este é o caso da maio- ria dos inquéritos, onde as perguntas geralmente exigem respostas muito restritas, como sim ou não. Esta tese propõe um chatbot que tenta evitar o problema de restringir os utilizadores a pequenas respostas. O chatbot concentrar-se-á em utilizadores que se sen- tem esgotados devido ao stress relacionado com os estudos. O chatbot tenta replicar dois formulários com perguntas sobre burnout, isto é, estes formulários são utilizados como diretrizes. Ambos os formulários são desenvolvidos com base em perguntas feitas por psicólogos. Como os chatbots baseados em regras têm um vocabulário limitado, a compreensão da linguagem natural e as técnicas baseadas em redes neuronais são testadas e validadas para ver se o chatbot tem um bom funcionamento utilizando essas técnicas. As técnicas baseadas em redes neuronais que são testadas são o word2vec e componentes spacy. Os resultados da avaliação mostram que é viável implementar um chatbot que uti- lize regras e também técnicas de processamento de linguagem natural. Além disso, os testes indicam que tanto os componentes spacy quanto o word2vec são ótimos recursos para processamento de linguagem natural. O Word2vec tem um desempenho um pouco melhor em momentos específicos relacionados à identificação de intenções do domínio de estudo. Por fim, os resultados da experiência dos utilizadores mostram que este é um trabalho promissor que pode ajudar os utilizadores a lidar com o burnout

Data-driven modelling ofAC losses in high-temperature superconducting coils

Predicting the loss in superconductive power devices is of utmost importance when designing such devices. This is because the cooling system needs to be designed accordingly. The current methods for predicting AC Loss are either inaccurate or very time consuming. These conventional methods for predicting loss are of two types in which one is faster but inaccurate, while the other is very accurate but also very time consuming. While currently they are both employed in different stages of the design process, there is an interest in a faster, but still accurate, form of predicting AC Loss. Studies have time and time again shown that Artificial Neural Networks are capable of taking on complex tasks and handling them faster than regular computing. Because of this, in this work, an Artificial Neural Network based approach is proposed as to predict AC Loss in various configurations of HTS coils. This approach aims to replicate the accuracy of standard numerical models while being much faster than said models. This results in a final framework comprised of two distinct sequential Neural Networks that are capable of predicting the AC Loss for different configurations of HTS coils nearly instantaneously while still being very accurate and reliable in their predictions.A capacidade de previsão de perdas em dispositivos de potência supercondutores é um assunto de alta importância aquando do desenho dos mesmos. Isto deve-se ao facto de o sistema de arrefecimento necissitar de ser desenhado de acordo com as mesmas. Os métodos atuais de previsão de perdas AC são ou pouco fiávies, ou bastante demorados. Estes métodos atuais de previsão de perdas são de dois tipos em que um é mais rápido mas pouco preciso, enquanto o outro é bastante preciso mas, no entanto,muito demorado. Embora atualmente sejam ambos empregados em fases diferentes do processo de desenho, continua a existir interesse numa forma rápida e precisa de prever perdas AC. Estudos têm vindo a provar que as Redes Neuronais são capazes de enfrentar tarefas complexas e lidar com elas de forma mais rápida que a computação tradicional. Dado isto, neste trabalho propõe-se uma abordagem baseada em Redes Neuronais para prever perdas AC em várias configurações de bobinas HTS. Esta abordagem visa a replicar a fiabilidade de métodos numéricos sendo, no entanto, bastante mais rápida. Isto resulta numa framework final composta por duas Redes Neuronais distintas sequenciais que é capaz the prever perdas AC em diversas configurações de bobinas de forma quase instantânea sendo, no entanto, bastante correta e confiável nas suas previsões

Analogias e metáforas no ensino de Ciências : aplicações na educação sexual com mulheres negras

Esta pesquisa tem por objetivo verificar como mulheres negras identificam e interpretam analogias e metáforas presentes em cartazes de campanhas institucionais de DST/Aids do Governo Federal do Brasil e contribuir para o Ensino de Ciências, em especial, para a educação sexual. Sugere o uso das analogias e das metáforas como recursos de pesquisa e ensino nessa área. Com esse intuito, optou-se por um estudo exploratório, de caráter etnográfico. Os resultados apontaram para a necessidade de sistematizar o uso desses recursos como ferramentas educacionais a fim de evitar possíveis erros conceituais, dado o caráter interpretativo que eles apresentam. Em contrapartida, o uso adequado possibilita a revisão de conceitos, comportamentos e crenças morais e contribui para desconstrução de mitos, ideologias discriminadoras e tabus

Investigation of the influence of flow rate on bubble formation and collapse in ball values at various opening percentages using an AE technique

Ball valves are popularly used in many different industrial processes and hydraulic systems because of their light weight and simple structure. However, they are susceptible to cavitation phenomena and the growth and collapse of the bubbles formed lead to erosion and pitting of the metal surfaces. This paper presents the monitoring and detection of bubble formation at an early stage in a ball valve using acoustic emission (AE). It is shown that AE will detect incipient cavitation and that there is a clear correlation between AE signal level and the flow rate through the ball valve at a constant opening percentage

Condition Monitoring Philosophy for Tidal Turbines

Renewable energy is currently considered as the main solution to reduce greenhouse gas emission. This has led to great developments in the use of renewable energy for electricity generation. Among many renewable energy resources, tidal energy has the advantage of being predictable, particularly when compared to wind energy. Currently the UK is the world leader in extracting energy from the tide; an estimation shows a potential of 67 TWh per year. In order to ensure safe operation and prolonged life for tidal turbines, condition monitoring is essential. The technology for power generation using tidal turbines is new therefore the condition monitoring concept for these devices is yet to be established. Also, there is a lack of understanding of techniques suitable for health monitoring of the turbine components and support structure given their unique operating environment.In this paper the condition monitoring of a tidal turbine is investigated. The objective is to highlight the need for condition monitoring and establish procedures to decide the condition monitoring techniques required, in addition to highlighting the impact and benefits of applying condition based maintenance. A model for failure analysis is developed to assess the needs for condition monitoring and identify critical components, after which a ‘symptoms analysis’ was performed to decide the appropriate condition monitoring techniques. Finally, the impact of condition monitoring on system reliability is considered

New pH correlations for stainless steel 316L, alumina, and copper(I) oxide nanofluids fabricated at controlled sonication temperatures

This research investigates the pH value of stainless steel (SS) 316L/ deionised water (DIW), alumina (Al2O3)/DIW, and copper (I) oxide (Cu2O)/DIW nanofluids prepared using a two-step controlled sonication temperature approach of 10°C to 60°C. The nanoparticles volumetric concentration of each family of as-prepared nanofluid ranged from 0.1 to 1.0 vol%, using as-received nanopowders, of 18 – 80 nm average particles size. Furthermore, the pH measuring apparatus and the measurement procedure were validated by determining the pH of commercially supplied calibration fluids, of pH 4, 7, and 10. Following the validation, pH correlations were obtained from the experimental measurements of the 0.1, 0.5, and 1.0 vol% nanofluids in terms of varied sonication bath temperatures and volumetric concentrations. Those correlations were then combined into one robust pHnf correlation and validated using the pH data of the 0.3 and 0.7 vol% nanofluids. The new proposed correlation was found to have a 2.18%, 0.92%, and 0.63%, average deviation from the experimental pH measurements of SS 316L, Al2O3, and Cu2O nanofluids, respectively, with an overall prediction accuracy of ~ 92%

Exploration of the possibility of acoustic emission technique in detection and diagnosis of bubble formation and collapse in valves

The application of acoustic emission (AE) technique in detection and monitoring of bubble formation and collapse in valves are presented in this review. The generation of AE signals and the basic compositions of AE detection system are briefly explained. The applications of AE technique in valves are focused on condition monitoring and detection bubble formation (bubble cavitation), and leakage of water through valves. All results prove that the AE technique works well for detection and diagnosis of failures during valves

Estudo da viabilidade de abertura de uma filial da empresa Equilíbrio Produtos Naturais em Florianópolis-SC

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Curso de Administração.0 presente trabalho teve como objetivo elaborar um estudo de viabilidade econômica para a instalação de uma filial da empresa Equilíbrio Produtos Naturais, que atua, em Florianópolis, no ramo de comércio de produtos naturais, há seis anos. Para tanto, realizou-se uma análise das variáveis externas: consumidores, concorrência, fornecedores, política, leis, economia, sociedade, cultura, demografia e tecnologia. E uma analise do ambiente interno sob o ponto de vista das suas variáveis estruturais: especialização, padronização e coordenação das atividades, centralização e descentralização das decisões, tamanho da unidade de trabalho. Além de coletar dados que indiquem a viabilidade, ou não, da abertura de uma filial da empresa estudada em Florianópolis SC. 0 trabalho baseou-se em extensa fundamentação teórica, apoiando-se na observação do cotidiano da empresa — atuação dos funcionários, perfil de clientes, fluxo de clientes, entre outros aspectos — e na análise de documentos da organização. Foram vistos balanços, fluxo de caixa, incidência de impostos, custos com funcionários e locação. Recorreu-se também a entrevistas com os funcionários da organização e a uma pesquisa de campo com 204 questionários aplicados na região central de Florianópolis. Como resultado, este estudo apontou aspectos altamente favoráveis para a instalação de um novo ponto comercial, salientando, porém, que uma filial pode levar a uma carga maior de impostos, recomendando-se assim, a abertura de uma nova empresa com o mesmo nome fantasia. 0 estudo ressalvou ainda outros aspectos, como necessidade de ações promocionais, importância de que os recursos sejam provenientes de capital próprio, a necessidade de investimentos futuros e uma honesta, sincera, próxima e empreendedora relação entre os sócios para o êxito do empreendimento

Detection of Natural Crack in Wind Turbine Gearbox

This document is the Accepted Manuscript version of the following article: Suliman Shanbr, Faris Elasha, Mohamed Elforjani, and Joao Teixeira, ‘Detection of natural crack in wind turbine gearbox’, Renewable Energy, vol. 118: 172-179, October 2017. Under embargo. Embargo end date: 30 October 2018. The final, published version is available online at doi: https://doi.org/10.1016/j.renene.2017.10.104. © 2017 Elsevier Ltd. This manuscript version is distributed under the terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives License ( http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ), which permits non-commercial re-use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited, and is not altered, transformed, or built upon in any way.One of the most challenging scenarios in bearing diagnosis is the extraction of fault signatures from within other strong components which mask the vibration signal. Usually, the bearing vibration signals are dominated by those of other components such as gears and shafts. A good example of this scenario is the wind turbine gearbox which presents one of the most difficult bearing detection tasks. The non-stationary signal analysis is considered one of the main topics in the field of machinery fault diagnosis. In this paper, a set of signal processing techniques has been studied to investigate their feasibility for bearing fault detection in wind turbine gearbox. These techniques include statistical condition indicators, spectral kurtosis, and envelope analysis. The results of vibration analysis showed the possibility of bearing fault detection in wind turbine high-speed shafts using multiple signal processing techniques. However, among these signal processing techniques, spectral kurtosis followed by envelope analysis provides early fault detection compared to the other techniques employed. In addition, outer race bearing fault indicator provides clear indication of the crack severity and progress.Peer reviewe