REPOSITÓRIO P.PORTO
Scientific Repository of the Porto Polytechnic
Recent Submissions
A novel ternary Z-scheme g-C3N4/CQDs/FeVO4 heterojunction for photodegradation of levofloxacin via peroxymonosulfate activation
Publication . Li, Yunuo; Han, Pengda; Zhang, Dongzhe; Zhang, Wenzhi; Chai, Dong-feng; Meng, Lijian; Meng, Lijian; Liming, Bai; Zhao, Ming; Dong, Guohua
Currently, it is still a significant challenge for photodegradation of the emerging pollutants using g-C3N4 (CN) due to their interior visible light responsibility and rapid recombination of e-/h+. Herein, a novel Z-scheme g-C3N4/CQDs/FeVO4 (CCF) photocatalyst was synthesized by initially preparing hollow tubular g-C3N4/CQDs (CC) and then anchoring FeVO4 on CC. The morphology, structural composition and photoelectrochemical performance of the CCF were investigated by comprehensive characterization such as FT-IR, XPS, XRD, SEM and photoelectrochemical performance tests. The CCF shows superior photodegradation capability toward LFX via activation of peroxymonosulfate (PMS), resulting in a photodegradation efficiency ∼ 97.3 % in the optimal conditions. Apart from the strengthened light responsibility, improved BET specific surface area and porous texture of CCF, the improved photodegradation properties can be ascribed to the formed Z-scheme heterojunction between CC and FeVO4, which can ameliorate the separation efficiency of e-/h+ and accelerate their transfer rate. The addition of CQDs can also serve as a channel for promoting the rapid transfer of photogenerated e-/h+. The photodegradation processes of LFX including generation of reactive oxygen species (ROS) and removal pathways were systematically explored by using radical capturing assays, electron spin resonance (ESR) tests and liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) techniques. To sum up, this study provides an innovative method for regulating the photocatalytic activity of g-C3N4 via constructing Z-scheme heterostructures and incorporating CQD to degrade emerging contaminants.
Ambiente IoT híbrido seguro
Publication . LEMOS, PEDRO VASSALO; Sampaio, Adelaide Isabel Santos Vieira Braga
In the growing world of Internet of Things (IoT) and factory automation, managing devices in a
centralized and efficient manner is crucial since factories have hundreds of thousands of devices
per location. Many of these devices are not connected to the internet due to most factory’s
restrictions and still need to be managed. As establishing an internet connection from these
offline devices is not an option, a secure approach must be designed to manage these devices
way.
With this objective, this dissertation explores a way to implement this solution dividing it in 2
major components. An edge component that sits in a server inside the factory to manage these
devices in a containerized manner, using Azure IoT Edge solution. And a cloud component that
has the objective to securely integrate the new edge component into the current solution to
ensure a secure hybrid environment that the clients can trust.
This work results in a proposition of an edge component, as well as a refined architecture for
the cloud resources. Both solutions are highly automated, enabling a reproducible environment
on the cloud side and an easy configuration for the client on the edge server.
Gestão inteligente e distribuída de comunidades de cidadãos
Publication . SILVA, RAFAEL DUARTE PEREIRA DA; Gomes, Luís Filipe de Oliveira; Vale, Zita Maria Almeida do
A utilização e integração de modelos inteligentes nos edifícios pode transformar as experiências
dos utilizadores dentro do edifício, proporcionando a otimização dos espaços e formas
eficientes de utilizar e interagir com os recursos do edifício. A utilização de soluções inteligentes
traz alguns desafios que devem ser estudados, como a heterogeneidade entre os recursos e a
necessidade de adaptar os edifícios já existentes ao conceito de edifícios inteligentes.
Embora os edifícios inteligentes possam revolucionar a forma como as pessoas utilizam e
interagem com os espaços, o grupo de edifícios, ao criar comunidades, traz novas
oportunidades para permitir que os membros interligados atinjam objetivos comuns,
modelando papéis cooperativos, colaborativos e, por vezes, competitivos. Esta nova dinâmica
em que os sistemas orgânicos podem comunicar e interagir também levanta desafios quanto à
modelação dos utilizadores, às suas preferências e à existência de infraestruturas comuns para
permitir a implementação de modelos inteligentes ao nível da comunidade, edifício e utilizador.
Esta dissertação tem como objetivo conceber, implementar, testar e validar uma infraestrutura
baseada em containers, intitulada Caravels, que combina os conceitos de comunidades
inteligentes e edifícios inteligentes para desenvolver uma solução sensível ao contexto que
considera diferentes utilizadores e edifícios. A solução concebida emprega uma arquitetura
distribuída para a gestão de comunidades inteligentes de cidadãos, onde cada membro opera
como uma entidade autónoma, enquanto permanece interligado através de uma infraestrutura
partilhada. A arquitetura permite serviços tanto a nível local como comunitário, sendo que um
membro pode integrar serviços individuais, escolhidos especificamente para esse utilizador, ao
mesmo tempo que contribui e beneficia de otimizações a nível comunitário.
Central ao projeto está a modelação das preferências do utilizador em ambientes complexos,
dinâmicos e multiutilizador. A dissertação explora os desafios psicológicos e cognitivos da
representação de preferências, reconhecendo que os utilizadores têm dificuldades em articular
ou priorizar as suas próprias preferências. Os modelos propostos podem adaptar-se ao longo
do tempo, incorporando feedback e dados comportamentais para apoiar a tomada de decisões
proativas e conscientes do contexto. As técnicas de inteligência artificial, incluindo a
aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, estão integradas em todo o
sistema para permitir a análise preditiva, a otimização e o controlo autónomo.
Para validar a arquitetura e as metodologias propostas, foram conduzidos vários estudos de
caso em cenários realistas, refletindo as diferentes necessidades dos utilizadores, procura de
energia e recursos distribuídos. Os resultados demonstram que o sistema pode modelar o
comportamento do utilizador, apoiar a cooperação a nível comunitário e melhorar a eficiência
e a inteligência geral do edifício inteligente. Os resultados desta dissertação contribuíram para
seis publicações científicas, incluindo uma revista com um fator de impacto de 6,6.
Modelação preditiva baseada em algoritmos de ia para previsão de vendas no retalho
Publication . SILVA, PEDRO ALEXANDRE LOPES; Ferreira, Carlos Manuel Abreu Gomes
O lançamento de artigos sem histórico de vendas aumenta o risco operacional no retalho. Esta
investigação propõe uma estrutura preditiva que estima a procura inicial de novos produtos a partir
de 3 278 907 transações reais (2022-2024) cobrindo 14 422 SKUs, 120 lojas e dois segmentos de
cliente. Seguindo o ciclo CRISP-DM, procedeu-se à limpeza dos dados, análise exploratória e
engenharia de variáveis, antes de comparar quatro algoritmos — XGBoost, LightGBM, LSTM e
Transformer — em cenários global e por família de produtos, avaliados com MAE, RMSE, MAPE e
R².
Os resultados revelam dois patamares distintos: os modelos de árvores de gradiente (XGBoost ≈
LightGBM) registam erros médios substancialmente menores e R² positivos, ao passo que as redes
neuronais sequenciais (LSTM, Transformer) apresentam elevada variabilidade e R² negativos em
várias famílias. O XGBoost treinado globalmente demonstra o menor RMSE ponderado e o melhor
equilíbrio viés-variância, sendo recomendado como motor de previsão único para toda a gama de
artigos. Esta solução simplifica a operação, mantém precisão elevada e foi integrada num protótipo
de dashboard web para validação em contexto real.
Conclui-se que um modelo único, alimentado pela diversidade de SKUs e lojas, generaliza padrões
de procura com eficácia, oferecendo uma ferramenta prática para apoiar decisões ao nível do
portefólio e de planeamento comercial e operacional.
Cibersegurança: Integração de SSDLC em ambiente de confiança zero e migração para a nuvem
Publication . MOREIRA, PEDRO TORRES; Sampaio, Adelaide Isabel Santos Vieira Braga
Este documento apresenta os principais resultados da investigação desenvolvida no âmbito da
Dissertação do Mestrado em Engenharia Informática do Instituto Superior de Engenharia do
Porto (ISEP), centrada na integração de práticas de desenvolvimento seguro de software (SSDLC)
e na migração de aplicações on-premise para a plataforma Microsoft Azure, com foco no serviço
Azure Container Apps.
O principal objetivo foi identificar e implementar ferramentas de apoio ao ciclo de vida do
desenvolvimento seguro, como análise estática de código, análise de dependências e deteção
de vulnerabilidades, bem como avaliar a viabilidade técnica e organizacional da migração de
aplicações existentes para a nuvem, num contexto empresarial com políticas de segurança
baseadas em confiança zero.
Através da integração prática de ferramentas como Teamscale, OWASP Dependency-Check e
Snyk, bem como da automatização de pipelines no Azure DevOps, foi possível melhorar
significativamente os processos de desenvolvimento e entrega contínua, assegurando a
deteção precoce de problemas de qualidade e segurança.
Adicionalmente, a migração bem-sucedida para Azure Container Apps permitiu modernizar a
infraestrutura e simplificar operações como monitorização e as atualizações de versões em
ambiente produtivo.
Este estudo contribui não só para a melhoria da eficiência interna da equipa, como também
para a literatura prática sobre DevSecOps e migração para a nuvem, podendo servir como
referência para outras equipas dentro da organização ou até mesmo para outras empresas em
contextos semelhantes.