Artificial intelligence-based software for recognizing parkinsonian gait patterns based on wearable miniaturized sensors

Dissertação de mestrado em Informatics EngineeringA Doença de Parkinson (DP) é uma doença degenerativa do sistema nervoso central, geralmente caracterizada por prejudicar vários aspetos da marcha dos pacientes, como bradicinesia, comprimento do passo encurtado e congelamento da marcha. As escalas de avaliação clínica são tipicamente usadas com base em exames para monitorizar esses sintomas motores associados à marcha. Além disso, estas avaliações são baseadas na memória dos pacientes e pesquisas subjetivas, fornecendo dados tendenciosos. Assim, são necessários dados de longo prazo sobre as atividades motoras diárias do paciente. Avanços tecnológicos forneceram dispositivos sensores pequenos e vestíveis capazes de capturar dados de longo prazo, podendo ser utilizados em ambientes domiciliares permitindo a captura de dados precisos. A combinação desses sensores com inteligência artificial (IA) produz modelos capazes de biomarcar os níveis de doença, condições motoras e bem-estar dos pacientes, e de fornecer dados não tendenciosos sobre os padrões de marcha dos pacientes. A integração destes modelos num aplicativo para médicos facilitará gerir o estado de DP e tratamentos mais personalizados serão alcançados. Tendo isto em conta, esta tese tem como objetivo usar dados de pacientes que apresentam deficiências de marcha para treinar modelos baseados em IA que sejam capazes de classificar níveis de doença, condições motoras e qualidade de vida desses pacientes. Para isso, foram adquiridos dados de 40 pacientes com DP, com o objetivo de desenvolver 3 modelos de IA diferentes, um usado para classificar o nível de doença de um paciente na escala UPDRS-III, outro para classificar as condições motoras escala H&Y e outro usado para classificar a qualidade de vida. Esses modelos foram implementados numa APP para auxiliar os médicos durante as suas consultas. Os resultados obtidos foram positivos. O modelo UPDRS-III conseguiu uma acurácia de 91,67%, uma sensibilidade de 90,43% e uma especificidade de 93,98%, enquanto o modelo H&Y alcançou uma acurácia de 88,98%, uma sensibilidade de 88,71%, e especificidade de 92,79%, sendo que o modelo PDQ-39 obteve acurácia de 84,19%, sensibilidade de 82,13% e especificidade de 90,24%.Parkinson’s Disease (PD) is a degenerative disease of the central nervous system, usually characterized by causing several gait impairment symptoms, such as bradykinesia, shortened stride length, shuffling gait and freezing of gait. Clinical assessment scales are typically used based on observational examinations to monitor these motor symptoms associated with gait. Further, these assessments are based on patients’ memory recall, subjective surveys, medication phase, and mood during the appointment, providing biased data. Thus, long-term data regarding the patient’s daily motor activities is required. Technological advancements provided small and wearable sensor devices able to capture long-term acquisitions of data. Given their miniaturized size and portability, these sensors can be used in domiciliary environments enabling to capture accurate data. Combining these sensors with artificial intelligence (AI) produces models able to biomark patients’ disease levels, motor conditions and well-being. These AI models can provide non-biased data about patients’ gait-associated patterns. Integrating these AI-based solutions in a user-friendly clinic APP for physicians will facilitate PD management, and more personalized treatments will be achieved. Taking this in mind, this thesis aims to use data from patients who show developed gait impairments to train AI-based models that are able to classify disease levels, motor conditions and the quality of life of said patients. For that, data from 40 patients with PD was gathered. This data was then used to develop 3 different AI models, one used to classify a patient’s disease level on the Unified Parkinson’s Disease Rating Scale (UPDRS-III) scale, another to classify a patient’s motor conditions on the Hoehn and Yahr (H&Y) scale, and another one used to classify a patient’s quality of life (QoL). These models were then implemented in an easy to use APP to help the physicians during their appointments with the patients. Positive results were obtained, being observed that. The UPDRS-III model manged to achieve achieve an accuracy of 91.67%, a sensitivity of 90.43%, and a specificity of 93.98%, while the H&Y model achieved an an accuracy of 88.98%, a sensitivity of 88.71%, and a specificity of 92.79%, and the Parkinson’s Disease Questionnaire (PDQ-39) model achieved an accuracy of 84.19%, a sensitivity of 82.13%, and a specificity of 90.24%

The effects of mega-events on city branding: the example of warsaw and Euro 2012

A Work Project, presented as part of the requirements for the Award of a Masters Degree in Management from the NOVA – School of Business and Economic

Nutrição e fertilidade em bovinos de leite

Neste relatório são descritas as atividades desenvolvidas durante o estágio curricular em nutrição e fertilidade de bovinos de leite. Engloba também, uma revisão bibliográfica sobre a influência da nutrição na fertilidade e na produção de leite, e um estudo em que se procurou avaliar a influência do controlo da ingestão de água numa vacaria de leite. Para isso, foram utilizados 2 sistemas de produção (sistemas semi-extensivo e intensivo) e maneio alimentar. Independentemente do sistema, observou-se uma estreita relação da ingestão de água com ingestão de matéria seca, e produção de leite (ingerindo 5kg de água por cada kg de matéria seca ingerida por dia e apresentando uma produção de leite cerca de 29% da quantidade de água ingerida). Em ambos os sistemas, o controlo da ingestão de água é um potencial indicador de estro, pois existe uma diminuição significativa da ingestão de água nesse período; Abstract: This report describes the activities carried out during the internship in nutrition and fertility in dairy cattle. It also includes a literature review about the influence of nutrition on the fertility and milk production. It provides a case study that sought to assess the influence of the water intake control in a dairy farm. For this, we used 2 different production systems (semi-extensive and intensive systems) and ration. Regardless of the production or feeding system, there was a close relationship of water intake, dry matter intake and milk production (ingesting 5 kg of water per kg of dry matter, and producing nearly 29% of the total water intake). Both groups showed a decrease in water intake related to oestrus, so it means that it could be a potential indicator of oestrus behaviour and be helpful for the detection of the metabolic disorders

«An act of pure inspiration»: o papel da melodia original nos solos de Lee Konitz

O presente artigo tem como objectivo principal examinar os mecanismos através dos quais Lee Konitz recorre à melodia de standards de jazz no âmbito do seu processo improvisativo. Partindo da transcrição e análise detalhada de cinco solos improvisados, e utilizando o método de análise temática, procedeu-se à identificação de ideias melódicas provenientes dos temas sobre as quais o saxofonista constrói alguns dos seus solos. Concluiu-se que Lee Konitz, para além de citar claramente a melodia dos standards de jazz sobre os quais improvisa, recorre também com frequência à utilização de algumas das suas notas enquanto notas-alvo, assim como também ao desenvolvimento de motivos melódicos inspirados nessa mesma melodia.ABSTRACT - The main goal of the following article is to examine the mechanisms through which Lee Konitz uses the melody of jazz standards in his improvisation process. Beginning with the transcription and comprehensive analysis of five improvised solos, and using the thematic analysis method, we identified melodic ideas coming from the songs on which the saxophonist builds some of his solos. Our conclusion is that Lee Konitz, besides clearly quoting the melody of jazz standards on which he improvises, also frequently uses some of its notes as target-notes, and develops melodic motifs inspired by that same melody.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Modelos preditivos para suporte ao planeamento de produção têxtil

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia e Gestão de Sistemas de InformaçãoAtualmente, as empresas do setor têxtil continuam a ter métodos de planeamento e controlo da produção pouco evoluídos e robustos. Algo que com a evolução do setor tecnológico e dos volumes crescentes de dados que as empresas da indústria têm, devido aos paradigmas da Indústria 4.0, não se justifica. Deste modo, com o intuito de melhorar o planeamento e controlo da produção da Somelos, foi feita uma parceria de investigação e desenvolvimento entre a Somelos, a Fluxodata, o Citeve e o Centro de Computação Gráfica (CCG) que deu origem ao projeto PPC4.0, onde a presente dissertação se enquadra. Na fase experimental do projeto, foi adotada a metodologia CRoss Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) para cada requisito, e foi dada maior atenção à fase de processamento de dados, utilizando para esse feito ferramentas de Automated Machine Learning (AutoML) na fase de modelação. Após a aplicação dos diversos cenário,s os resultados obtidos foram debatidos com os profissionais do setor têxtil da Somelos que devolveram um feedback positivo. Através da implementação de técnicas de machine learning, foi desenvolvida uma solução capaz de prever o rendimento dos artigos, prever os defeitos nos teares que causam a paragem das máquinas, a data de entrega de determinada matéria-prima e a duração dos tempos de operação. Sendo que, após a fase experimental, foi desenvolvido um protótipo adaptável ao surgimento de novos dados e que permite fazer a monitorização dos modelos, recorrendo a tecnologias como o Kedro, o Mlflow e o Grafana. Deste modo, é expectável que o protótipo desenvolvido suporte o planeamento e controlo da produção na Somelos.Currently, companies in the textile sector still have production planning and control methods that are poorly developed and robust. Something that with the evolution of the technology sector and the increasing volumes of data that companies in the industry have, due to the paradigms of Industry 4.0, is not justified. Thus, to improve Somelos production planning and control, a research and development partnership was made between Somelos, Fluxodata, Citeve and CCG that originated the Production Planning and Control 4.0 (PPC4.0), where this dissertation came from. During the project experimental phase, the CRISP-DM approach was used for each require ment, and more emphasis was placed on the data processing phase, with AutoML tools being used in the modeling phase for this reason. Following the implementation of numerous scena rios, the outcomes were discussed with Somelos textile professionals, who gave supportive remarks. Through the implementation of machine learning techniques it was developed a solution capable of predicting the yield of the articles, predicting the defects in the looms that cause the machines to stop, the delivery date of certain raw materials, and the duration of the operation times. After the experimental phase, a prototype was developed adaptable to new data and allows the models to be monitored, using technologies such as Kedro, Mlflow and Grafana. As a result, it is envisaged that the prototype will help Somelos with production planning and control.This work is supported by the European Structural and Investment Funds in the FEDER component, through the Operational Competitiveness and Internationalization Programme (COMPETE 2020) [Project PPC4.0 - Production Planning Control 4.0; Funding Reference: POCI-01-0247-FEDER-069803]

Influência do siloxano nas características físicas e mecânicas de argamassas de cal hidráulica natural

A procura de agregados é realizada por amplos sectores industriais, como a produção de vidro, produtos eletrónicos e aeronáuticos, sendo que a sua maioria é utilizada na construção, principalmente na produção de betão e argamassa. A AECO (Arquitetura, Engenharia, Construção e Operação) e toda a indústria que lhe está associada, é um dos principais responsáveis na exploração dos recursos naturais, por utilizar em larga escala matéria-prima não renovável, como por exemplo, os agregados na produção de cimento, betão e argamassas. A extração de areia provoca impactos ambientais irreversíveis, ao nível do ecossistema e paisagístico. Além dos impactos ambientais, a extração negligente de agregados tem provocado acidentes graves, com perdas de vidas humanas e patrimoniais, como é o exemplo da queda parcial da Ponte Hintze Ribeiro, Entre-os-Rios, em 2001. Nas últimas décadas, com aumento da conscientização relativamente às questões ambientais, têm sido tomadas algumas medidas de forma a reduzir os impactos provocados pelas indústrias que exploram os recursos naturais, nomeadamente, através da imposição de leis e normas ambientais, aumento das sanções e coimas. Na área da Engenharia Civil têm sido desenvolvidos trabalhos relativos à substituição de agregados por resíduos de diversas origens, em argamassas de cal e cimento. A presente dissertação procura analisar e melhorar o desempenho de argamassas termicamente melhoradas através da substituição do agregado por resíduos de madeira, com vista a contribuir para que esta seja uma solução de futuro no combate pela preservação da natureza, dos habitats e do ecossistema do nosso planeta. Para o desenvolvimento do trabalho, foi realizada uma campanha experimental com o objetivo de analisar o comportamento de argamassas termicamente melhoradas, através da incorporados de resíduos de madeira, com e sem hidrófugo. Com a utilização do siloxano nas misturas de madeira pretende-se colmatar os aspetos menos positivos da incorporação de resíduos de madeira nas argamassas, nomeadamente a elevada absorção de água deste material. Para uma caracterização das argamassas a ensaiar, procedeu-se à realização de ensaios das argamassas no estado fresco e endurecido. Após a análise dos ensaios no estado fresco e no estado endurecido das argamassas, conclui-se que a presença de hidrófugo nos resíduos de madeira contribui de forma significativa para a redução da absorção de água por capilaridade, melhora a resistência aos cloretos, diminuição da porosidade aberta e torna a argamassa impermeável à água sob baixa pressão. A substituição do agregado natural pelos resíduos de madeira conduz a uma redução das resistências mecânicas e a melhorias significativas na condutibilidade térmica