Study of motivation in portuguese students

In adolescence, motivation is a predictive factor in academic success. Motivated students have higher levels of satisfaction in school, mobilizing interests and skills in various domains (Galinha, 2006). This study aimed to assess the existence of improvements in motivational dynamics in Portuguese adolescents by investigating if students who participated in the P-DMAR Programme displayed higher motivation levels relative to the control group in the domains present in the QME questionnaire. The School Motivation Questionnaire - QME (Cordeiro, 2010) was administered to two groups (experimental vs control) at two different phases, before and after participation in the P-DMAR. A sample of 86 students (n = 43 experimental group, n = 43 control group) were involved in the study. The statistical methodology consisted of a quantitative analysis of the QME using hypothesis tests for independent and paired samples. An α = 5% was set. The results showed that males were predominant (51.2%) with 29.1% of the respondents repeating. There was a statistically significant improvement in the six dimensions evaluated in the QME in the experimental group as opposed to the control group (p values <0.01). It was verified that the P-DMAR is a valuable programme with statistical significance (p <0.01) because the students participating in it saw their motivational capacities enhanced in the following six domains measured in the QME: strategies, extrinsic objectives of the teacher, extrinsic objectives of the student with external regulation, intrinsic objectives of the teacher, extrinsic objectives of the student with internal regulation and intrinsic objectives of the student.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Análise e desenvolvimento de sistema de gestão para projectos I&D

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 201

Development of language modelling techniques for protein sequence analysis

Dissertação de mestrado em BioinformaticsNowadays, the ability to predict protein functions directly from amino-acid sequences alone remains a major biological challenge. The understanding of protein properties and functions is extremely important and can have a wide range of biotechnological and medical applications. Technological advances have led to an exponential growth of biological data challenging conventional analysis strategies. High-level representations from the field of deep learning can provide new alternatives to address these problems, particularly NLP methods, such as word embeddings, have shown particular success when applied for protein sequence analysis. Here, a module that eases the implementation of word embedding models toward protein representation and classification is presented. Furthermore, this module was integrated in the ProPythia framework, allowing to straightforwardly integrate WE representations with the training and testing of ML and DL models. This module was validated using two protein classification problems namely, identification of plant ubiquitylation sites and lysine crotonylation site prediction. This module was further used to explore enzyme functional annotation. Several WE were tested and fed to different ML and DL networks. Overall, WE achieved good results being even competitive with state-of-the-art models, reinforcing the idea that language based methods can be applied with success to a wide range of protein classification problems. This work presents a freely available tool to perform word embedding techniques for protein classification. The case studies presented reinforce the usability and importance of using NLP and ML in protein classification problems.Hoje em dia, a habilidade de prever a função de proteínas a partir apenas da sequências de amino-ácidos permanece um dos grandes desafios biológicos. A compreensão das propriedades e das funções das proteinas é de extrema importância e pode ter uma grande variedade de aplicações médicas e biotecnológicas. Os avanços nas tecnologia levaram a um crescimento exponencial de dados biológicos, desafiando as estratégias convencionais de análise. O campo do Deep Learning pode providenciar novas alternativas para atender à resolução destes problemas, em particular, os métodos de processamento de linguagem, como por exemplo word embeddings, mostraram especial sucesso quando aplicados para análise de sequências proteicas. Aqui, é apresentado um módulo que facilita a implementação de modelos de “word embedding” para representação e classificação de proteínas. Além disso, este módulo foi integrado na framework ProPythia, permitindo integrar diretamente as representações WE com o treino e teste de modelos ML e DL. Este módulo foi validado usando dois problemas de classificação de proteínas, identificação de locais de ubiquitilação de plantas e previsão de locais de crotonilação de lisinas. Este módulo foi usado também para explorar a anotação funcional de enzimas. Vários WE foram testados e utilizados em diferentes redes ML e DL. No geral, as técnicas de WE obtiveram bons resultados sendo competitivas, mesmo com modelos descritos no estado da arte, reforçando a ideia de que métodos baseados em linguagem podem ser aplicados com sucesso a uma ampla gama de problemas de classificação de proteínas. Este trabalho apresenta uma ferramenta para realizar técnicas de word embedding para classificação de proteínas. Os caso de estudo apresentados reforçam a usabilidade e importância do uso de NLP e ML em problemas de classificação de proteínas

External debt sustainability under different policy rules

The paper develops a Kaleckian macroeconomic model which discusses the conditions that may lead to an external debt crisis in a small developing economy fully integrated to global goods and financial markets. The focus is on how policy rules affect the stability of the economy. Two kinds of policy rules are discussed, namely an inflation rate target and a real exchange rate target, implemented through an interest rate operation procedure (IROP). It is argued that in both cases the evolution of the real exchange rate should be closely monitored to avoid external instability.central banks, open economy, external crisis

A framework for AI-driven neurorehabilitation training: the profiling challenge

Cognitive decline is a common sign that a person is ageing. However, abnormal cases can lead to dementia, affecting daily living activities and independent functioning. It is a leading cause of disability and death. Its prevention is a global health priority. One way to address cognitive decline is to undergo cognitive rehabilitation. Cognitive rehabilitation aims to restore or mitigate the symptoms of a cognitive disability, increasing the quality of life for the patient. However, cognitive rehabilitation is stuck to clinical environments and logistics, leading to a suboptimal set of expansive tools that is hard to accommodate every patient’s needs. The BRaNT project aims to create a tool that mitigates this problem. The NeuroAIreh@b is a rehabilitation tool developed within a framework that combines neuropsychological assessments, neurorehabilitation procedures, artificial intelligence and game design, composing a tool that is easy to set up in a clinical environment and accessible to adapt to every patient’s needs. Among all the challenges within NeuroAlreh@b, one focuses on representing a cognitive profile through the aggregation of multiple neuropsychological assessments. To test this possibility, we will need data from patients currently unavailable. In the first part of this master’s project, study the possibility of aggregating neuropsychological assessments for the case of Alzheimer’s disease using the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative database. This database contains a vast collection of images and neuropsychological assessments that will serve as a baseline for the NeuroAlreh@b when the time comes. In the second part of this project, we set up a computational system to run all the artificial intelligence models and simulations required for the BRaNT project. The system allocates a database and a webserver to serve all the required pages for the project.O declínio cognitivo é um sinal comum de que uma pessoa está a envelhecer. No entanto, casos anormais podem levar à demência, afetando as atividades diárias e funcionamento independente. Demência é uma das principais causas de incapacidade e morte. Fazendo da sua prevenção uma prioridade para a saúde global. Uma forma de lidar com o declínio cognitivo é submeter-se à reabilitação cognitiva. A reabilitação cognitiva visa restaurar ou mitigar os sintomas de uma deficiência cognitiva, aumentando a qualidade de vida do paciente. No entanto, a reabilitação cognitiva está presa a ambientes clínicos e logística, levando a um conjunto sub-ideal de ferramentas com custos elevados e complicadas de acomodar as necessidades de cada paciente. O projeto BRaNT visa criar uma ferramenta que atenue este problema. O NeuroAIreh@b é uma ferramenta de reabilitação desenvolvida num quadro que combina avaliações neuropsicológicas, reabilitação, inteligência artificial e design de jogos, compondo uma ferramenta fácil de adaptar a um ambiente clínico e acessível para se adaptar às necessidades de cada paciente. Entre todos os desafios dentro de NeuroAlreh@b, foca-se em representar um perfil cognitivo através da agregação de múltiplas avaliações neuropsicológicas. Para testar esta possibilidade, precisaremos de dados de pacientes, que atualmente não temos. Na primeira parte do projeto deste mestrado, vamos testar a possibilidade de agregar avaliações neuropsicológicas para o caso da doença de Alzheimer utilizando a base de dados da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer. Esta base de dados contém uma vasta coleção de imagens e avaliações neuropsicológicas que servirão de base para o NeuroAlreh@b quando chegar a hora. Na segunda parte deste projeto, vamos criar um sistema informático para executar todos os modelos e simulações de inteligência artificial necessários para o projeto BRaNT. O sistema também irá alocar uma base de dados e um webserver para servir todas as páginas necessárias para o projeto

Slim and Lean?: The differing impact of the working capital components on the profitability of the pharmaceutical industry in the European Union

Este estudo analisa a relação entre a gestão do fundo de maneio e a rentabilidade da indústria farmacêutica na União Europeia. É utilizada uma amostra de 1515 empresas, com 8748 observações, entre o período de 2004 a 2011.Os resultados da nossa investigação permitem concluir que existe uma relação estatisticamente significativa entre a rentabilidade, medida pelo lucro operacional líquido, e a permanência média dos inventários e o prazo médio de pagamentos, indicando que a minimização do nível de inventários e do prazo médio de pagamentos maximiza a rentabilidade das empresas. Não encontrámos um impacto significativo do prazo médio de recebimentos ou do ciclo de caixa na rentabilidade das empresas farmacêuticas na União Europeia.This study examines the relationship between working capital management and profitability of the pharmaceutical industry in the European Union. It analyzed a sample of 1515 firms with 8748 observations for the period 2004-2011. The results of our research shows that there is a statistically significant relation between profitability, measured by net operating income, and the days inventories on-hand and the days payable outstanding indicating that minimizing inventories and days payable outstanding maximizes corporate profitability. We did not find any significant impact of the days sales outstanding and the Net Trade Cycle on the profitability of pharmaceutical companies in the European Union

The impact of it services & ITeS-BPO on India’s growth

It has been noted that IT Services and ITeS-BPO segments have been responsible for significant impacts to the growth of Indian economy. This study examined the perceptions about the impact of these two segments on India’s economic growth, carried out in a group of individuals that work in Bangalore’s Electronic City. Based on existing literature it was hypothesized: (H1) IT Services and ITeS-BPO professionals have no different perceptions about the main direct impact of Indian IT/ITeS industry on the economic scenario; (H2) IT Services and ITeS-BPO professionals have no different perceptions about the main indirect impact of Indian IT/ITeS industry on the economic scenario; (H3) IT Services and ITeS-BPO professionals don’t attribute different factors responsible for the key advantage of the Indian IT/ITeS industry; (H4) There is no consensus among IT Services and ITeS-BPO professionals about India's ability to sustain its competitive advantage in the long run; (H5) IT Services and ITeS-BPO professionals have no different perceptions about whether or not the services sector could be an engine of growth; (H6) IT Services and ITeS-BPO professionals have no different perceptions about the "job-less growth" phenomenon. Data was analyzed from a group of 102 individuals who attended the online survey. Four hypotheses were confirmed: H2, H4, H5 and H6. The perception of the respondents about the main direct impact of Indian IT/ITeS industry on the economic scenario and the perception about the factors responsible for the key advantage of the Indian IT/ITeS industry significantly vary according to the segment they work for.Tem-se observado que os segmentos de IT Services e ITeS-BPO foram responsáveis por impactos significativos para o crescimento da economia indiana. Este estudo analisou as perceções sobre o impacto desses dois segmentos no crescimento económico da Índia, realizado num grupo de indivíduos que trabalham na Electronic City de Bangalore. Com base na literatura existente foram levantadas as hipóteses: (H1) Os profissionais de IT Services e ITeS-BPO não têm perceções diferentes sobre o principal impacto direto da indústria de IT / ITeS no cenário económico; (H2) Os profissionais de IT Services e ITeS-BPO não têm perceções diferentes sobre o principal impacto indireto da indústria de IT / ITeS no cenário económico; (H3) Os profissionais de IT Services e ITeS-BPO não atribuem diferentes fatores responsáveis pela vantagem da Índia na indústria de IT/ITeS; (H4) Não existe consenso entre os profissionais de IT Services e ITeS-BPO sobre a capacidade da Índia para manter a sua vantagem competitiva no longo prazo; (H5) Os profissionais de IT Services e ITeS-BPO não têm perceções diferentes sobre se o setor dos serviços pode ser um motor de crescimento; (H6) Os profissionais de IT Services e ITeS-BPO não têm perceções diferentes sobre o fenómeno da diminuição do emprego. Os dados foram analisados a partir de um grupo de 102 indivíduos que participaram no questionário online. Quatro hipóteses foram confirmadas: H2, H4, H5 e H6. A perceção dos entrevistados sobre o principal impacto direto da indústria indiana de IT / ITeS no cenário económico e a perceção sobre os fatores responsáveis pela vantagem da Índia na indústria de IT/ITeS variam significativamente de acordo com o segmento em que trabalham

Attention Mechanisms in the Classification of Histological Images

Recently, there has been an increase in the number of medical exams prescribed by medical doctors, not only to diagnose but also to keep track of the evolution of pathologies. In this sense, one of the medical specialties where the mentioned increase in the prescription rate has been observed is oncology. In this regard, not only to efficiently diagnose but also to monitor the evolution of the mentioned diseases, CT (Computed Tomography) scans, MRIs (Magnetic Resonance Imaging), and Biopsies are imaging techniques commonly used. After the exams are performed and the results retrieved by the respective health professionals, their analysis and interpretation are mandatory. This process, carried out by medical experts, is usually a time-consuming and tiring task. In this sense and to reduce the workload of these experts and support decision making, the research community start proposing several computer-aided systems, whose primary goal is to efficiently distinguish between healthy images and tumoral ones. Despite the success achieved by these methodologies, it become evident that the distinction of the two mentioned image categories (healthy and not-healthy) was associated with small regions of the images, and therefore not all image regions were equally important for diagnostic purposes. In this line of thinking, attention mechanisms start being considered to highlight important regions and neglect unimportant ones, leading to more correct predictions. In this thesis, we aim to study the impact of such mechanisms in the extraction of features from histopathological images of the epithelium from the oral cavity. In order to access the quality of the generated features for diagnostic purposes, those features were used to distinguish healthy from cancerous histopathological images.Recentemente, tem-se observado uma tendência crescente no número de exames médicos prescritos por médicos, no sentido de diagnosticar e acompanhar a evolução de patologias. Deste modo, uma das especialidades médicas onde a referida taxa de prescrição se assinala bastante elevada é a oncologia. No sentido de não só diagnosticar com eficácia, mas também para que a evolução das patologias seja devidamente seguida, é comum recorrer-se a técnicas de imagiologia como TACs (Tomografia Axial Computorizadas), RMs (Ressonâncias Magnéticas) ou Biópsias. Após a recepção dos respectivos exames médicos é necessário a sua análise e interpretação pelos profissionais competentes. Este processo é frequentemente moroso e cansativo para estes profissionais. No sentido de reduzir o labor destes profissionais e apoiar a tomada de decisão, começaram a surgir na literatura diversos sistemas computacionais cujo objectivo é distinguir imagens saudáveis de imagens não-saudáveis. Apesar do sucesso alcançado por estes sistemas, rapidamente se verificou que a distinção das duas classes de imagens é dependente de pequenas regiões, neste sentido nem todas as regiões constituintes da imagem são igualmente importantes para a distinção acima indicada. Posto isto, foram considerados mecanismos de atenção no sentido de maior importância dar a porções relevantes da imagem e negligenciar menos importantes, conduzindo a previsões mais correctas. Nesta dissertação pretende-se fazer um estudo do impacto destes mecanismos na extracção de features de imagens histopatológicas da mucosa oral. No sentido de avaliar a qualidade das features extraídas para o diagnóstico, estas são usadas por classificadores para a distinção de imagens saudáveis e cancerígenas

Acesso ao meio em redes LoRa com múltiplas gateways de baixo custo

With the emergence of Low Power Wide Area Network (LPWAN) technologies, as support to Internet of Things (IoT) applications, Long-Range (LoRa) popularity emerged, being actually one of the most up-and-coming LPWAN technologies, despite the low-rate transmissions and duty-cycle restrictions. Such recognition is due to LoRa's suitable characteristics for large-scale IoT networks, which span from long-range communications, guaranteed by its proprietary modulation scheme, to low power consumption, a fundamental feature for IoT sensor networks. The focus of this dissertation is the study of medium access control strategies in large-scale single-channel LoRa networks with multiple gateways with respect to the amount of delivered useful information and network access fairness. Firstly, it is proposed and analysed a medium access control strategy for LoRa networks with multiple single-channel gateways and the same transmission parameters are used by the entire network. It is based on the pure- ALOHA protocol used in LoRa, and each end-device uses control packets to advertise its transmissions. In the following, a new access strategy based on channel hopping is proposed. In this, each ED uses the transmission characteristics that are most convenient to it, with respect to the signal's quality with the single-channel GWs that are in its communication range. These strategies aimed to increase the efficiency of the network, allowing end-devices to transmit faster and increasing the percentage of successfully transmitted packets by reducing the amount of collisions, given the regulation of the competition in the access to the transmission medium.Com o aparecimento das tecnologias Low Power Wide Area Network (LPWAN), como suporte para as aplicações da Internet of Things (IoT), Long- Range (LoRa) tornou-se popular, sendo atualmente uma das tecnologias LPWAN mais promissoras, ainda que as suas transmissões tenham baixas taxas de débito e restrições nos ciclos de trabalho. A popularidade deve-se às características que a tecnologia LoRa possui adequadas para redes IoT de larga escala, que vão desde transmissões de longo alcance, garantidas pelo esquema de modulação que esta utiliza, até ao baixo consumo de energia, aspeto crucial em redes de sensores da IoT. O foco desta dissertação é o estudo de estratégias de controlo de acesso ao meio para redes LoRa de grande escala com canal único e múltiplas gateways, relativamente à quantidade de informação útil entregue e à justiça no acesso ao meio. Inicialmente, é proposto e analisado um esquema de controlo de acesso ao meio para redes LoRa com múltiplas gateways e com um único canal, onde os mesmos parâmetros de transmissão são utilizados por toda a rede. Este é baseado no protocolo ALOHA puro utilizado no LoRa, e cada nó terminal utiliza pacotes de controlo para anunciar as suas transmissões. No seguimento, é proposto uma nova estratégia de acesso ao meio baseado na alteração do canal de transmissão. Neste, cada nó terminal usa as características de transmissão que lhe forem mais favoráveis, relativamente à qualidade de sinal que tem com as gateways que se encontram no seu alcance de comunicação. Estas estratégias visaram aumentar a eficiência da rede, permitindo que os nós terminais transmitam mais rapidamente, e aumentando a percentagem de pacotes transmitidos com sucesso através da redução da quantidade de colisões, possibilitada pela regulação da competição no acesso ao canal de transmissão.Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõe