From Data to Action: Exploring AI and IoT-driven Solutions for Smarter Cities

The emergence of smart cities demands harnessing advanced technologies like the Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) and promises to unlock cities' potential to become more sustainable, efficient, and ultimately livable for their inhabitants. This work introduces an intelligent city management system that provides a data-driven approach to three use cases: (i) analyze traffic information to reduce the risk of traffic collisions and improve driver and pedestrian safety, (ii) identify when and where energy consumption can be reduced to improve cost savings, and (iii) detect maintenance issues like potholes in the city's roads and sidewalks, as well as the beginning of hazards like floods and fires. A case study in Aveiro City demonstrates the system's effectiveness in generating actionable insights that enhance security, energy efficiency, and sustainability, while highlighting the potential of AI and IoT-driven solutions for smart city development.The authors would like to thank the University of Aveiro, Insti-tuto de Telecomunicações and Câmara Municipal de Aveiro for organizing the event and proving the city data utilized in this work. This work has received funding from UIDB/00760/2020 and from UIDP/00760/2020.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

Chatbots inteligentes para monitorização remota de COVID-19

Introdução: O COVID-19 teve grande impacto na sociedade assim como na vida dos profissionais de saúde. Os Chatbots são sistemas de processamento de linguagem natural que têm sido muito utilizados para reduzir a carga dos profissionais de saúde. No entanto, é importante dotar estes sistemas de inteligência para que eles possam por exemplo monitorizar remotamente pacientes com Covid-19. Para tal, é importante usar dados permitam inferir conhecimento, usando por exemplo técnicas de Machine Learning. Objetivos: O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma camada inteligente de um chatbot que monitorize remotamente pacientes com covid-19. Para isso foram investigados os poucos datasets de monitorização de covid-19 existentes, e foi criado um dataset de trabalho onde usando diferentes técnicas de Machine Learning se conseguiu inferir conhecimento útil para a monitorização dos pacientes, nomeadamente a sugestão do número de dias que um paciente deve ficar de quarentena tendo em conta os seus sintomas. Material e Métodos: Foram trabalhados três datasets diferentes, já existentes, os quais contêm informação sobre dados sociodemográficos (ex.: idade e género), datas consideradas relevantes (ex.: data diagnóstico, data de alta ou data de falecimento), o estado associado a cada doente (ex.: faleceu ou recuperou) e informação sobre doenças crónicas e sintomas de cada paciente (Albitar et al., 2020; AL-Rousan & AL-Najjar, 2020; Galo et al., 2022). Resultados: Foi realizada uma análise exploratória de cada um dos datasets encontrados, nomeadamente para perceber o conhecimento que poderia ser extraído de cada um deles. Isto permitiu comparar cada um dos datasets, tendo em conta os seus diferentes parâmetros, e concluir que dataset seria melhor para cada situação. Um novo dataset foi criado e diferentes informações foram extraídas. Conclusões: Chatbots dotados de inteligência podem ser muito úteis em momentos críticos, como o vivido durante a pandemia de Covid-19. Desta forma é importante perceber que informação os dados podem fornecer a esses sistemas para que eles eficientemente contribuam para a melhoria da saúde dos pacientes. Assim, a análise exploratória realizada permitiu sistematizar a informação existente e inferir novo conhecimento útil para a monitorização remota de doentes com Covid-19.

Writing and reading performance in Year 1 Australian classrooms: Associations with handwriting automaticity and writing instruction

Theories of writing development and accumulating evidence indicate that handwriting automaticity is related to the development of effective writing skills, and that writing and reading skills are also associated with each other. However, less is known about the nature of these associations and the role of instructional factors in the early years. The present study examines: (1) the influence of handwriting automaticity in the writing and reading performance of Year 1 students, both concurrently and across time; (2) associations between students’ writing and reading performance and writing instruction. The current study involved 154 children enrolled in 24 classrooms from seven government-funded primary schools in Western Australia. Handwriting automaticity and word-reading were assessed at the end of kindergarten (Mage = 70 months, SD = 4.37 months) and a year later at the end of Year 1 (Mage = 82 months, SD = 3.64 months). Child-level measures of writing quality and production as well as teacher-reported measures of writing instruction were added in Year 1. Teachers reported on amount and type of writing instruction (i.e., teaching basic skills and teaching writing processes) and amount of writing practice in their classrooms. Data analyses included multilevel modelling. Handwriting automaticity predicted writing quality and production concurrently and across time after accounting for gender and initial word-reading skills. Handwriting automaticity predicted reading performance across time. Writing and reading performance were associated with amount of writing practice, while teaching planning and revising were positively associated with writing performance. Implications for writing development and writing instruction are discussed