DIFFERENT FORMS OF DYSGRAPHIA IN BRAIN-DAMAGED PATIENTS

Normally a neurological accident (stroke, head injury, degenerative processes, tumour) to the left hemisphere produces disor- of linguistic functions (aphasia). Among these deficits, the comprehension (reading) and production (spelling) of written lan- guage are frequently altered. In this communication will be described the different types of acquired dysgraphia following a cerebral damage. A cognitive model of the spelling system is reported to explain the different level of processing that can be impaired. The aim is to highlight the complexity of the different clinical pictures that the dysgraphic patients can to show: indeed a careful diagno- sis on damaged cognitive functions and processes can lead to an effective rehabilitative schedule

USE OF NONINVASIVE CEREBRAL STIMULATION TECHNIQUES IN APHASIA: AN UPDATING

Aphasia is a receptive and expressive communication disorder following to a cerebral accident (stroke, head injury, tumor). ical speech and language therapy was not able to significantly contribute to the aphasia recovery. In the last decade two nonin- vasive cerebral techniques, transcranial magnetic stimulation (TMS) and transcranial direct current stimulation (tDCS), have been used for the treatment of aphasic patients. In this paper I will report some of the main results in this field. The aim is to highlight both coherent and contrasting outcomes emerging from the use of these techniques and to understand their therapeutic potential in the treatment of aphasia

Cobertura vacinal e soroconversão para a hepatite B em alunos de odontologia da universidade federal de santa catarina

TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro de Ciências da Saúde. Odontologia.O objetivo deste estudo transversal foi avaliar a cobertura vacinal e a soroconversão para a Hepatite B em alunos do Curso de Graduação em Odontologia da Universidade Federal de Santa Catarina. Após a assinatura do Termo de Consentimento Livre e Esclarecido, 344 alunos de segunda a décima fase do Curso de Graduação em Odontologia da UFSC, entre o ano de 2010 a 2014, responderam questionários sobre os seguintes itens: dados sociodemográficos, cobertura vacinal e esquema de vacinação, resposta imunológica (exame Anti-HBs), conduta para resultado negativo de Anti-HBs, ocorrência de acidentes pérfuro-cortantes e exposição aos indivíduos com Hepatite B. Foram coletados os exames Anti-HBs dos alunos participantes que estavam disponíveis na disciplina de Biossegurança. O projeto foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa com Seres Humanos, sob parecer de nº 447.935. Após a coleta dos dados e análise estatística (SPSS 20.0), observou-se uma elevada prevalência de vacinados para hepatite B, tendo a maioria completado o esquema vacinal de três doses. O principal motivo alegado para a não vacinação foi o esquecimento. O teste sorológico Anti-HBs foi amplamente realizado pelos alunos, e destes, 59,4% foram reagentes e 33,0% não reagentes. A análise estatística revelou que o gênero masculino e o maior número de doses da vacina foram significativamente associados a maiores níveis de Anti-HBs. Quanto à conduta, a maioria dos alunos não fez a dose de reforço ou a revacinação, mesmo com o resultado não reagente. Poucos alunos relataram ter sofrido acidentes com material pérfuro-cortante, sendo os acidentes mais frequentes entre as mulheres. A maioria dos alunos relatou que não tiveram contato com portadores do vírus, e entre os que tiveram, foi mais frequente durante atendimento odontológico. Concluiu-se com este estudo que os alunos em geral se vacinam, no entanto a soroconversão foi de apenas 59,4%. Sendo assim, cabe salientar a importância de realizar o exame Anti-HBs após a vacinação para uma maior segurança e controle de infecção nos atendimentos odontológicos

Machine Learning Applied to High Energy Physics

Treballs Finals de Grau de Física, Facultat de Física, Universitat de Barcelona, Curs: 2022, Tutora: Carla Marín BenitoMachine learning algorithms have gained traction in a variety of fields throughout the last decade. This final degree project focuses on a bank problem and on a high-energy physics problem: searching for a rare Λ0b decay. Two different machine learning methods are used: Neural Networks and Boosted Trees, implemented in three different Phython libraries: TensorFlow and Keras, PyTorch and XGBoost. Using the AUC-ROC curve, the models between the three libraries are compared, and finally, models try to predict whether the Λ0b decay happens for a given data. Results for the bank problem shows nearly the same performance for TensorFlow and PyTorch, while XGBoost seems significantly better. For the high-energy problem XGBoost seems better, followed by TensorFlow and last PyTorch. However, predictions made on new data shows similar performance for XGBoost and PyTorch

How can century-old multinational companies adapt their marketing and communication strategy to the digital channel and generational evolution: Philips Portuguesa S.A.

The main purpose of this pedagogical case is to understand how the evolution of digital channel and new generations can influence the notoriety and positioning of a century-old Multinational company and to evaluate the impact of a marketing and communication change on company's results. Regarding to this goal, it'll be used the example of Philips, a Dutch company with 129 years of existence, with several important steps made throughout its history that were decisive for current people lives. These steps made this company being always in the consumers' minds, being considered one of the most prestigious brands in its various areas of operation. However, this didn't hold with most recent generations, as there was a great evolution in digital during the Millennials' existance, thus resulting on a behavioral change. Because of that, it was difficult for Philips to make this transition and maintain with these new consumers the same relationship that it had with previous generations. Due to this, the brand positioning was lost over time, until the moment when the company realized the need to adapt its strategy to the evolution of the context and its target. This case will approach these changes specifically and the company's decision to move forward with a totally different strategy, so it could adapt to new habits and consumers' behaviour, as well as the use of the digital channel to reach them.O presente caso pedagógico tem como principais objetivos entender como a evolução do canal digital e das novas gerações, pode influenciar a notoriedade e posicionamento de uma Multinacional com mais de cem anos de existência e verificar como uma mudança estratégica pode influenciar estes resultados. Para tal, foi utilizado o exemplo da Philips, uma empresa holandesa com 129 anos de existência, com vários marcos ao longo da sua história determinantes para a vida das pessoas de hoje. Estes marcos fizeram esta empresa estar sempre na mente dos consumidores, sendo considerada uma das marcas com mais prestígio nas suas diversas áreas de atuação. No entanto, isto não se manteve nas gerações mais recentes, já que ocorreu uma grande evolução no digital durante a existência dos Millennials, resultando numa grande mudança comportamental. Nesse sentido, para a Philips foi difícil fazer esta transição e manter com estes novos consumidores a mesma relação que tinha nos anos anteriores. Foi assim que foi perdendo posicionamento até ter de reestruturar a sua estratégia. Este caso irá precisamente abordar estas alterações e a tomada de decisão da empresa em avançar com uma estratégia totalmente diferente, para se adaptar aos novos hábitos e comportamentos dos consumidores, bem como à utilização do canal digital para chegar até eles

O laboratório de pesquisa em história da enfermagem (Laphe) como produtor de conhecimento e sua contribuição para a história da enfermagem brasileira

Estudio de carácter histórico que se ocupa de la producción científica de 2008 hasta el primer semestre de 2014 del Laboratorio de Investigación sobre la Historia de la Enfermería - Laphe. Este grupo de investigación se creó en la Escuela de Enfermería Alfredo Pinto, de la Universidad Federal del Estado de Río de Janeiro en 26 de septiembre de 2000, y es inscrita en el Centro Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico. Se encontró que el grupo está formado por investigadores de la Historia de la Enfermería. De acuerdo con los datos analizados en el periodo estudiado, hubo una gran producción académica, contribuyendo así a la Historia de la Enfermería a nivel tanto nacional como internacional.Study of historical nature that deals with the scientific production of 2008 to the first half of 2014 of the Laboratory for Research on the History of Nursing- Laphe. This research group was created on September 26, 2000, in the Alfredo Pinto Nursing School, Federal University of the State of Rio de Janeiro and is registered at the National Center for Scientific and Technological Development. It was found that the group brings together researchers from the History of Nursing. According to the data analyzed in the period studied, there was a large academic production, thus contributing to the History of Nursing at both national and international level.Estudo de natureza histórica que versa sobre a produção científica de 2008 ao primeiro semestre de 2014 do Laboratório de Pesquisa em História da Enfermagem - Laphe. Este grupo de Pesquisa foi criado em 26 de setembro de 2000, na Escola de Enfermagem Alfredo Pinto da Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro e é cadastrado no Centro Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Constatou-se que o grupo congrega pesquisadores da História da Enfermagem. De acordo com os dados analisados no período estudado, observou-se uma grande produção acadêmica, contribuindo assim para a História da Enfermagem tanto a nível nacional quanto internacional

Effective demand response gathering and deployment in smart grids for intensive renewable integration using aggregation and machine learning

Tesis por compendio de publicaciones.[EN] Distributed generation, namely renewables-based technologies, have emerged as a crucial component in the transition to mitigate the effects of climate change, providing a decentralized approach to electricity production. However, the volatile behavior of distributed generation has created new challenges in maintaining system balance and reliability. In this context, the demand response concept and corresponding programs arise giving the local energy communities prominence. In demand response concept, it is expected an empowerment of the consumer in the electricity sector. This has a significant impact on grid operations and brings complex interactions due to the volatile behavior, privacy concerns, and lack of consumer knowledge in the energy market context. For this, aggregators play a crucial role addressing these challenges. It is crucial to develop tools that allow the aggregators helping consumers to make informed decisions, maximize the benefits of their flexibility resources, and contribute to the overall success of grid operations. This thesis, through innovative solutions and resorting to artificial intelligence models, addresses the integration of renewables, promoting fair participation among all demand response providers. The thesis ultimately results in an innovative decision support system - MAESTRO, the Machine learning Assisted Energy System management Tool for Renewable integration using demand respOnse. MAESTRO is composed by a set of diversified models that together contribute for handling the complexity of managing energy communities with distributed generation resources, demand response providers, energy storage systems and electric vehicles. This PhD thesis comprises a comprehensive analysis of state-of-the-art techniques, system design and development, experimental results, and key findings. In this research were published twenty-six scientific papers, in both international journals and conference proceedings. Contributions to international projects and Portuguese projects was accomplished. [ES] La generación distribuida, en particular las tecnologías basadas en energías renovables, se ha convertido en un componente crucial en la transición para mitigar los efectos del cambio climático, al proporcionar un enfoque descentralizado para la producción de electricidad. Sin embargo, el comportamiento volátil de la generación distribuida ha generado nuevos desafíos para mantener el equilibrio y la confiabilidad del sistema. En este contexto, surge el concepto de respuesta de la demanda y los programas correspondientes, otorgando prominencia a las comunidades energéticas locales. En el concepto de "respuesta a la demanda" (DR por sus siglas en inglés), se espera un empoderamiento del consumidor en el sector eléctrico. Esto tiene un impacto significativo en la operación de la red y genera interacciones complejas debido al comportamiento volátil, las preocupaciones de privacidad y la falta de conocimiento del consumidor en el contexto del mercado energético. Para esto, los agregadores desempeñan un papel crucial al abordar estos desafíos. Es fundamental desarrollar herramientas que permitan a los agregadores ayudar a los consumidores a tomar decisiones informadas, maximizar los beneficios de sus recursos de flexibilidad y contribuir al éxito general de las operaciones de la red. Esta tesis, a través de soluciones innovadoras y utilizando modelos de inteligencia artificial, aborda la integración de energías renovables, promoviendo una participación justa entre todos los proveedores de respuesta de la demanda. La tesis resulta en última instancia en un sistema de apoyo a la toma de decisiones innovador: MAESTRO, Machine learning Assisted Energy System management Tool for Renewable integration using demand respOnse. MAESTRO está compuesto por un conjunto de modelos diversificados que contribuyen juntos para manejar la complejidad de la gestión de comunidades energéticas con recursos de generación distribuida, proveedores de respuesta de la demanda, sistemas de almacenamiento de energía y vehículos eléctricos. Esta tesis de doctorado comprende un análisis exhaustivo de las técnicas de vanguardia, el diseño y desarrollo del sistema, los resultados experimentales y los hallazgos clave. En esta investigación se publicaron veintiséis artículos científicos, tanto en revistas internacionales como en actas de conferencias. Se lograron contribuciones a proyectos internacionales y proyectos portugueses. [POR] A produção distribuída, nomeadamente as tecnologias baseadas em energias renováveis, emergiram como um componente crucial na transição para mitigar os efeitos das alterações climáticas, proporcionando uma abordagem descentralizada à produção de eletricidade. No entanto, o comportamento volátil da geração distribuída criou desafios na manutenção do equilíbrio e da fiabilidade do sistema. Nesse contexto, surge o conceito de resposta à procura e os programas correspondentes, conferindo proeminência às comunidades energéticas locais. No conceito de resposta à procura, espera-se um empoderamento do consumidor no setor elétrico. Isso tem um impacto significativo nas operações da rede e gera interações complexas devido ao comportamento volátil, preocupações com a privacidade e falta de conhecimento dos consumidores no contexto do mercado energético. Para isso, os agregadores desempenham um papel crucial ao lidar com esses desafios. É fundamental desenvolver ferramentas que permitam aos agregadores ajudar os consumidores a tomar decisões informadas, maximizar os benefícios de seus recursos de flexibilidade e contribuir para o sucesso global das operações da rede. Esta tese de doutoramento, através de soluções inovadoras e recorrendo a modelos de inteligência artificial, aborda a integração de energias renováveis, promovendo uma participação justa entre todos os fornecedores de resposta à procura. A tese resulta, em última instância, num sistema inovador de apoio à tomada de decisões - MAESTRO, Machine learning Assisted Energy System management Tool for Renewable integration using demand respOnse. A ferramenta MAESTRO é composta por um conjunto de modelos diversificados que, em conjunto, contribuem para lidar com a complexidade da gestão de comunidades energéticas com recursos de geração distribuída, fornecedores de resposta à procura, sistemas de armazenamento de energia e veículos elétricos. Esta tese de doutoramento abrange uma análise abrangente de técnicas de ponta, design e desenvolvimento do sistema, resultados experimentais e descobertas-chave. Nesta pesquisa, foram publicados vinte e seis artigos científicos, tanto em revistas internacionais como em atas de conferências. Foram realizadas contribuições para projetos internacionais e projetos portugueses