DSpace Collection:
http://hdl.handle.net/10174/201
2024-03-29T05:26:30ZSimulação de um forno de aquecimento de biletes
http://hdl.handle.net/10174/25484
Title: Simulação de um forno de aquecimento de biletes
Authors: Cavaleiro Costa, S.; Malico, I.; Santos, D.; Barão, M.; Rato, L.; Canhoto, P.; Lima, R. P.; Oliveira, S.; Fontes, P.; Cravo, S.
Abstract: Neste trabalho apresenta-se uma metodologia desenvolvida no âmbito do projeto “Audit Furnace” para apoiar a indústria transformadora na compreensão das eficiências encontradas nos seus fornos bem como na identificação de estratégias de melhoria contínua dos seus processos. Aliando auditorias feitas a várias unidades industriais com a modelação de mecânica de fluidos computacional, procura-se obter uma representação digital por forma a apoiar o desenvolvimento, calibração e treino de um modelo de ordem reduzida. Este será suportado por modelos de aprendizagem no sentido de se ganhar maior flexibilidade do modelo na sua adaptação a diferentes fornos. No artigo apresentam-se resultados da modelação de mecânica de fluidos computacional de um forno de aquecimento de biletes. Essa modelação é um primeiro passo essencial na metodologia proposta e gerador de resultados que alimentam o modelo de aprendizagem.2019-01-01T00:00:00ZComputational vision applied in automotive driving support systems
http://hdl.handle.net/10174/22192
Title: Computational vision applied in automotive driving support systems
Authors: Aldwihe, Ramez; Saias, José
Abstract: The objectives of this work are: to build a system which recognizes traffic signs by analyzing the images/video taken with a camera installed in the car. The system includes three stages: Detection, Classification, and Recognition. The data set which I used to train and to test the model is German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB) data set [1], a publicly available data set for single-image. The system also used with Portuguese traffic signs database and several examples taken from Portuguese roads are used to demonstrate the effectiveness of the proposed system. Traffic signs are detected by analyzing color information, red and blue, and analyzing the shape of the signs as triangular, squared and circular shapes, contained in the images using Opencv library. To make the classifier, I used Convolutional Neural Network technique with TensorFlow as a Machine Learning framework. The recognition of traffic signs is done by comparing the data from classification phase with the ones of the database. The results in the classifier are almost 97,7 % [2], and results in detection part are 70% for red and blue traffic signs respectively.2017-10-26T23:00:00ZLudificação: experiências para construção e marcação de um corpus para Análise de Sentimentos
http://hdl.handle.net/10174/22045
Title: Ludificação: experiências para construção e marcação de um corpus para Análise de Sentimentos
Authors: Saias, José
Abstract: A Análise de Sentimentos (por vezes referida como Opinion Mining) lida com a busca de opinião em texto, procurando automaticamente manifestações subjetivas de opinião, ou sentimento (positivo, negativo ou neutro) [1]. Estes sentimentos podem ser abstratos, ou não dirigidos, evidenciando algo apenas sobre o estado de espírito do autor (Exemplo: “Esta situação revolta-me!”). Podem também ser concretos, e incidirem sobre um aspeto específico de alguma entidade alvo (Exemplo: “O restaurante X tem comida fantástica, mas preços proibitivos!”).
Análise de Sentimentos é, portanto, um processo complexo. Tem dificuldades que decorrem da natureza ambígua da linguagem natural escrita. Há casos especialmente desafiantes, envolvendo anáforas, uso de jargão e expressões idiomáticas específicas de um tema ou grupo, ou casos onde se emprega sarcasmo, nos quais mesmo um leitor humano pode ter uma interpretação incorreta. Por outro lado, o modo de escrita em redes sociais é bastante informal. Por vezes combina frases mal estruturadas com abreviaturas e símbolos, o que torna menos eficaz o uso de ferramentas de análise linguística.
É comum o uso de técnicas de Aprendizagem Automática supervisionada para determinar a polaridade do sentimento expresso face à entidade alvo, ou relativamente a algum aspeto da mesma. Isto implica que, para treinar uma rede neuronal, ou outro classificador, existe uma coleção de instâncias previamente marcadas com a resposta pretendida, que aqui corresponde à polaridade.
A Ludificação (do Inglês Gamification) [2] é a adoção de técnicas de jogos e dinâmicas próprias do funcionamento de jogos, em processos que não têm essa natureza. Em geral, o objetivo é facilitar a realização de uma tarefa, ou incentivar utilizadores a experimentar um sistema, podendo incutir elementos de retribuição ou competição, como estímulo para o utilizador continuar/aprofundar a sua participação.
Este trabalho descreve o uso de ludificação num sistema para a construção de um corpus, ou coleção de textos anotados, ou marcados, em Português, e que posteriormente servirá de apoio num sistema de Análise de Sentimentos, em particular, na fase de classificação automática da polaridade do sentimento. A ideia base do sistema é combinar elementos resultantes da atividade de múltiplos utilizadores. Esta atividade tem sessões, que consistem em três passos: inserir um texto curto; efetuar a respetiva marcação de entidades, aspetos e polaridades; e validar ou corrigir as marcações do sistema para outra instância existente que é escolhida pelo sistema. Fora do âmbito deste documento, fica a descrição dos processos para reconhecimento de entidades, de aspetos e de classificação de polaridade. O sistema de Análise de Sentimentos usado para confrontação das marcações do utilizador é o sistema sentiue [3,4].2017-09-19T23:00:00ZInteractive Air Traffic Control automation in oceanic airspace
http://hdl.handle.net/10174/10645
Title: Interactive Air Traffic Control automation in oceanic airspace
Authors: Freitas, Francisco; Barão, Miguel; Ventura, Rodrigo
Abstract: Air traffic controllers workload limits impose upper bounds to the amount of traffic manageable in a given air sector for a given time frame. Air Traf- fic Control (ATC) automation methods open the possibility of reducing this workload by shifting to the machine the tasks of (1) detecting poten- tial conflicts, and of (2) proposing to the controller ATC instructions that prevent such conflicts. We propose a decision support system based on a combinatorial optimization approach using a branch-and-bound method. Given a known traffic situation, we proceed by simulating the trajecto- ries of traffic, taking into account possible instructions to separate traffic. In this study we considered only flight level change instructions, given at report fixes. The cost function employed includes both a measure of vertical deviation from the filed flight plan (FPL) and the total amount of ATC instructions. The multi-criteria problem is solved interactively, as the operator directs the algorithm towards the solution, indicating its preferences at intermediate points in the simulation. As a case study, we analyse the problem of oceanic airspace, where conventional ATC is used due to the lack of radar coverage.2013-11-01T00:00:00Z