Aspect-Oriented Programming

Aspect-oriented programming is a promising idea that can improve the quality of software by reduce the problem of code tangling and improving the separation of concerns. At ECOOP'97, the first AOP workshop brought together a number of researchers interested in aspect-orientation. At ECOOP'98, during the second AOP workshop the participants reported on progress in some research topics and raised more issues that were further discussed. \ud \ud This year, the ideas and concepts of AOP have been spread and adopted more widely, and, accordingly, the workshop received many submissions covering areas from design and application of aspects to design and implementation of aspect languages

Redes neurais convolucionais para deteção de landmarks gástricas

Gastric cancer is the fifth most incident cancer in the world and, when diagnosed at an advanced stage, its survival rate is only 5%-25%, providing that it is essential that the cancer is detected at an early stage. However, physicians specialized in this diagnosis have difficulties in detecting early lesions during a diagnostic examination, esophagogastroduodenoscopy (EGD). Early lesions on the walls of the digestive system are imperceptible and confounded with the stomach mucosa, being difficult to detect. On the other hand, physicians run the risk of not covering all areas of the stomach during diagnosis, especially areas that may have lesions. The introduction of artificial intelligence into this diagnostic method may help to detect gastric cancer at an earlier stage. The implementation of a system capable of monitoring all areas of the digestive system during EGD would be a solution to prevent the diagnosis of gastric cancer in advanced states. This work focuses on the study of upper gastrointestinal (GI) landmarks monitoring, which are anatomical areas of the digestive system more conducive to the appearance of lesions and that allow better control of the missed areas during EGD exam. The use of convolutional neural networks (CNNs) in GI landmarks monitoring has been a great target of study by the scientific community, with such networks having a good capacity to extract features that better characterize EGD images. The aim of this work consisted in testing new automatic algorithms, specifically CNN-based systems able to detect upper GI landmarks to avoid the presence of blind spots during EGD to increase the quality of endoscopic exams. In contrast with related works in the literature, in this work we used upper GI landmarks images closer to real-world environments. In particular, images for each anatomical landmark class include both examples affected by pathologies and healthy tissue. We tested some pre-trained architectures as the ResNet-50, DenseNet-121, and VGG-16. For each pre-trained architecture, we tested different learning approaches, including the use of class weights (CW), the use of batch normalization and dropout layers, and the use of data augmentation to train the network. The CW ResNet-50 achieved an accuracy of 71.79% and a Mathews Correlation Coefficient (MCC) of 65.06%. In current state-of-art studies, only supervised learning approaches were used to classify EGD images. On the other hand, in our work, we tested the use of unsupervised learning to increase classification performance. In particular, convolutional autoencoder architectures to extract representative features from unlabeled GI images and concatenated their outputs withs with the CW ResNet-50 architecture. We achieved an accuracy of 72.45% and an MCC of 65.08%.O cancro gástrico é o quinto cancro mais incidente no mundo e quando diagnosticado numa fase avançada a taxa de sobrevivência é de apenas 5%-25%. Assim, é essencial que este cancro seja detetado numa fase precoce. No entanto, os médicos especializados neste diagnóstico nem sempre são capazes de uma boa performance de deteção durante o exame de diagnóstico, a esofagogastroduodenoscopia (EGD). As lesões precoces nas paredes do sistema digestivo são quase impercetíveis e confundíveis com a mucosa do estômago, sendo difíceis de detetar. Por outro lado, os médicos correm o risco de não cobrirem todas as áreas do estômago durante o diagnóstico, podendo estas áreas ter lesões. A introdução da inteligência artificial neste método de diagnóstico poderá ajudar a detetar o cancro gástrico numa fase mais precoce. A implementação de um sistema capaz de fazer a monitorização de todas as áreas do sistema digestivo durante a EGD seria uma solução de forma a prevenir o diagnóstico de cancro gástrico em estados avançados. Este trabalho tem como foco o estudo da monitorização de landmarks gastrointestinais (GI) superiores, que são zonas anatómicas do sistema digestivo mais propícias ao surgimento de lesões e que permitem fazer um melhor controlo das áreas esquecidas durante a EGD. O uso de redes neurais convolucionais (CNNs) na monitorização de landmarks GI tem sido grande alvo de estudo pela comunidade científica, por serem redes com uma boa capacidade de extração features que melhor caraterizam as imagens da EGD. O objetivo deste trabalho consistiu em testar novos algoritmos automáticos baseados em CNNs capazes de detetar landmarks GI superiores para evitar a presença áreas não cobertas durante a EGD, aumentando a qualidade deste exame. Este trabalho difere de outros estudos porque foram usadas classes de landmarks GI superiores mais próximas do ambiente real da EGD. Dentro de cada classe incluímos imagens com patologias e de tecido saudável da respetiva zona anatómica, ao contrário dos demais estudos. Nos estudos apresentados no estado de arte apenas foram consideradas classes de landmarks com tecido saudável em tarefas de deteção de landmarks GI. Testámos algumas arquiteturas pré-treinadas como a ResNet-50, a DenseNet-121 e a VGG-16. Para cada arquitetura pré-treinada, testámos algumas variáveis: o uso de class weights (CW), o uso das camadas batch normalization e dropout, e o uso de data augmentation. A arquitetura CW ResNet-50 atingiu uma accuracy de 71,79% e um coeficiente de correlação de Mathews (MCC) de 65,06%. Nos estudos apresentados no estado de arte, apenas foram estudados sistemas de supervised learning para classificação de imagens EGD enquanto, que no nosso trabalho, foram também testados sistemas de unsupervised learning para aumentar o desempenho da classificação. Em particular, arquiteturas autoencoder convolucionais para extração de features de imagens GI sem labels. Assim, concatenámos os outputs das arquiteturas autoencoder convolucionais com a arquitetura CW ResNet-50 e alcançamos uma accuracy de 72,45% e um MCC de 65,08%.Mestrado em Engenharia Biomédic

Survey of Technologies for Web Application Development

Web-based application developers face a dizzying array of platforms, languages, frameworks and technical artifacts to choose from. We survey, classify, and compare technologies supporting Web application development. The classification is based on (1) foundational technologies; (2)integration with other information sources; and (3) dynamic content generation. We further survey and classify software engineering techniques and tools that have been adopted from traditional programming into Web programming. We conclude that, although the infrastructure problems of the Web have largely been solved, the cacophony of technologies for Web-based applications reflects the lack of a solid model tailored for this domain.Comment: 43 page

“Gente preta” - África na literatura portuguesa do século XIX

Este artigo analisa brevemente a imagem de África nos escritores portugueses de oitocentos, particularmente em Eça de Queirós e João de Deus

Algumas notas sobre a base de dados Cantigas Medievais Galego-Portuguesas

Como a seu tempo a revista Medievalista online anunciou, desde finais de Outubro de 2011 que se encontra disponível na web, a nova base de dados Cantigas Medievais Galego-Portuguesas, plataforma multimédia que inclui a edição integral e anotada das cantigas medievais presentes nos cancioneiros galego-portugueses, as respectivas imagens dos manuscritos, a música (quer a medieval, quer as versões ou composições originais contemporâneas que tomam como ponto de partida os textos das cantigas medi..

UM HERÓI DEMASIADO HUMANO - O RETRATO DE AFONSO HENRIQUES NOS PRIMEIROS TEXTOS MEDIEVAIS

Este artigo analisa a imagem de Afonso Henriques, tal como aparece nas Crónicas Breves de Santa Cruz de Coimbra e nos Livros de Linhagens