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- Influência do treino isoinercial no desenvolvimento de velocidade em atletas do sexo masculino: Revisão sistemática de estudos randomizados controladosPublication . Pereira, Leonor Maia; Rodrigues, Elisa; Ferreira, RúbenO treino isoinercial é cada vez mais utilizado de forma a melhorar as capacidades físicas dos atletas. Compreender a influência do treino isoinercial no desenvolvimento de velocidade, em atletas do sexo masculino. Entre dezembro de 2022 e janeior de 2023, procurou-se bibliografia em: pubmed, Cochrane Library, Web of Science and Scopus; como palavas-cave: “isoinercial training”, “flywheel training”, “eccentric overload training”, “velocity”, “agility”, “sprint” e “change of direction”; como operadores de lógica: OR e AND. Dois revisores independentes avaliaram, classificaram e extraíram os dados dos artigos através da leitura do texto completo e, caso discrepantes, um terceiro revisor foi consultado. A Cochrane Risk of Bias Tools foi utilizada para avaliação da qualidade metodológica dos estudos. De 306 estudos, analisou-se o texto completo de 27, tendo sido incluídos nove, de boa qualidade metodológica, envolvendo 229 homens. Em sete de oito artigos qua avaliaram a componente linear da velocidade, o treino isoinercial demonstrou ser preponderante para a sua otimização. Quanto à velocidade multidirecional, todos os estudos apresentam melhoria neste parâmetro. De acordo com os resultados, verificaram-se efeitos positivos consequentes do treino isoinercial na performance da mudança de direção e do sprintlinear, embora este último abarque alguma controvérsia.
- Near Real Time Data Aggregation for NLPPublication . Ferreira, Tiago Miguel da Costa; Faria, Luiz Felipe Rocha deCom o aumento do uso das redes sociais, o número de opções de rede para usar e a variedade de funcionalidades que elas permitem leva à necessidade de os gestores desportivos prestarem uma atenção especial a estes meios. É seguindo este pensamento que surge o Projeto PLAYOFF e consequentemente esta tese. Foi feito um levantamento da literatura existente de soluções que combinam Apache Kafka com modelos de machine learning e foi possível verificar que, apesar de soluções diferentes, já existem referencias nesses domínios. É apresentada uma comparação entre Apache Kafka e RabbitMQ e as razões da escolha ter recaído para o Kafka. É apresentada de forma geral uma arquitetura de um projeto Kafka e, posteriormente, as diferentes abordagens pensadas e desenvolvidas no âmbito da dissertação, assim como o formato das mensagens trocadas usando este sistema. Uma serie de testes e seus resultados são descritos, de modo a comprovar a sua escolha e utilização. Nestes testes diferentes abordagem de execução paralela (threads e processos) são apresentadas, assim como a forma de obter dados das APIs das redes sociais também possui diferentes abordagens. As alterações que foram realizadas aos modelos originais são descritas e explicadas as razões para essas mudanças e de que forma se enquadram na ferramenta desenvolvida. Foi realizado um teste global e final, designado por “Teste Piloto”, onde em ambiente real, com um evento real foram testados todos os componentes deste projeto, incluindo os sistemas externos desenvolvidos pela MOG Technologies e os componentes desenvolvidos no âmbito desta dissertação. Por fim, é possível comprovar as soluções apresentadas e opções finais escolhidas para o projeto, através dos resultados obtidos nos diferentes testes. É ainda proposto trabalho futuro de continuação do desenvolvido.
- Reconstrução do ligamento cruzado anterior - estudo de casoPublication . Andrade, João Pedro Fernandes; Rodrigues, ElisaA rotura total do ligamento cruzado anterior é bastante complexa na reabilitação. Descrever os procedimentos de avaliação e o protocolo de intervenção utilizado na reabilitação baseado na melhor evidência disponível e adotando um desenho de estudo de caso. O participante é um jovem atleta de futebol profissional de 20 anos com 10.1% de massa gorda e predominância de membro inferior esquerdo, com rotura total do ligamento cruzado anterior, parcial do ligamento colateral medial associado a contusão óssea dos pratos tibiais e lesão osteocondral do côndilo femoral lateral evidenciada na ressonância magnética. O atleta foi submetido a reconstrução do ligamento cruzado anterior com enxerto do tendão rotuliano. Foram efetuadas avaliações subjetivas ao joelho com os questionários International Knee Documentation Commitee subjective knee form(IKDC), e a ACL-Return to Sport After Injury Scale (ACL-RSI) e objetivas da amplitude de movimento através do goniómetro, a força através do dinamómetro isocinético e a análise de movimento observando a marcha e corrida nas diferentes fases da reabilitação. O atleta não teve intercorrências durante todo o processo de reabilitação e foi progredindo naturalmente ao longo das fases previstas, obtendo uma marcha normal às 6 semanas, e iniciou corrida às 14 semanas. O protocolo utilizado foi favorável para melhorar a capacidade funcional,força e regresso seguro ao desporto.
- OddAssist - Um sistema de recomendação de apostas em eSportsPublication . Coelho, Carlos Manuel Maia; Pereira, Isabel Cecília Correia da Silva Praça GomesIt is globally accepted that sports betting has been around for as long as the sport itself. Back in the 1st century, circuses hosted chariot races and fans would bet on who they thought would emerge victorious. With the evolution of technology, sports evolved and, mainly, the bookmakers evolved. Due to the mass digitization, these houses are now available online, from anywhere, which makes this market inherently more tempting. In fact, this transition has propelled the sports betting industry into a multi-billion-dollar industry that can rival the sports industry. Similarly, younger generations are increasingly attached to the digital world, including electronic sports – eSports. In fact, young men are more likely to follow eSports than traditional sports. Counter-Strike: Global Offensive, the videogame on which this dissertation focuses, is one of the pillars of this industry and during 2022, 15 million dollars were distributed in tournament prizes and there was a peak of 2 million concurrent viewers. This factor, combined with the digitization of bookmakers, make the eSports betting market extremely appealing for exploring machine learning techniques, since young people who follow this type of sports also find it easy to bet online. In this dissertation, a betting recommendation system is proposed, implemented, tested, and validated, which considers the match history of each team, the odds of several bookmakers and the general feeling of fans in a discussion forum. The individual machine learning models achieved great results by themselves. More specifically, the match history model managed an accuracy of 66.66% with an expected calibration error of 2.10% and the bookmaker odds model, with an accuracy of 65.05% and a calibration error of 2.53%. Combining the models through stacking increased the accuracy to 67.62% but worsened the expected calibration error to 5.19%. On the other hand, merging the datasets and training a new, stronger model on that data improved the accuracy to 66.81% and had an expected calibration error of 2.67%. The solution is thoroughly tested in a betting simulation encapsulating 2500 matches. The system’s final odd is compared with the odds of the bookmakers and the expected long-term return is computed. A bet is made depending on whether it is above a certain threshold. This strategy called positive expected value betting was used at multiple thresholds and the results were compared. While the stacking solution did not perform in a betting environment, the match history model prevailed with profits form 8% to 90%; the odds model had profits ranging from 13% to 211%; and the dataset merging solution profited from 11% to 77%, all depending on the minimum expected value thresholds. Therefore, from this work resulted several machine learning approaches capable of profiting from Counter Strike: Global Offensive bets long-term.
- Exploring the anti-cancer properties of pomegranate peel aqueous extractPublication . Luís, Carla; Sousa, André P.; Costa, Raquel; Maduro, Ana T.; Pais, Patrick J.; Sá, Sara; Gestoso, Álvaro; Fernandes, Flávia; Jerónimo, Eliana; Soares, Raquel; Fernandes, Rúben; Baylina, Pilar; Duarte, Maria F.The objective of this work is to evaluate the influence of pomegranate peel extract (PPE) in the behavior of breast cell lines (epithelial and tumor type) and related oxidative metabolism. Fruitbased functional foods have been the target of increasing scientific research for their physiological and pathophysiological properties. Pomegranate (Punica granatum) is a suitable example with both prophylactic and medicinal effects. MCF-7 cell line from tumor breast carcinoma, and MCF-10A cell line from normal epithelial mammary gland were used and subjected to different concentrations of PPE, ranging from 1 to 5 mM of gallic acid equivalents (GAE). Viability, proliferation, mobility, and cytotoxicity assays were performed along with the quantification of antioxidant enzymes, namely, catalase, superoxide dismutase (SOD) and reduced (GSH) and oxidized (GSSG) glutathione. We observed a decrease in viability and proliferation of MCF-7 cells, at higher concentrations of PPE, with no influence in epithelial cells. Interestingly, in a concentration-dependent manner, PPE triggered a significant decrease in migration on both cell lines, with a more pronounced effect in breast cancer cell line. Regarding antioxidant enzyme activity, on tumor cells higher concentrations of PPE decreased catalase activity and significantly increased SOD activity. Regarding GSH and GSSG, we observed different expression levels between MCF-7 and MCF-10A, with MCF-7 presenting lower levels compared to MCF-10A. GSH/GSSG ratio was notably higher in MCF-7 at 5 mM GAE. PPE exhibits anti-tumor effects without significantly affecting normal epithelial cells. Our work strengthens the potential antitumoral effect of PPE by reducing MCF-7 cell viability and proliferation through the imbalance of antioxidant enzymes.
- Uma perspetiva "virtual" do passado cultural de Viana do CasteloPublication . Rolo, Damien; Leite, Luís; Alípio, Luís Manuel FélixAtualmente, é percetível que o património cultural enfrenta ameaças e, consequentemente, testemunhamos a perda de registos do nosso passado, muitas vezes de forma irrecuperável. Os recentes avanços tecnológicos proporcionaram o desenvolvimento de novas formas de documentação e visualização do património cultural, nomeadamente através de meios digitais e ambientes virtuais. Este projeto procura explorar precisamente o potencial dos ambientes virtuais para recriar o património cultural de uma forma imersiva. Desta forma, pretende-se combinar várias técnicas e tecnologias para reconstruir um exemplar de património cultural já inexistente. Tendo como objetivo a criação de uma narrativa interativa em realidade virtual em 3D combinando animação com captura de movimento, pretende-se proporcionar aos visitantes uma experiência imersiva ao passado. Consiste no desenvolvimento de um ambiente virtual de um monumento arqueológico de Viana do Castelo nomeadamente o Forte do Cão, sendo este um monumento fundamental na defesa naval desta cidade no século XVII. Este projeto tem como objetivo principal a recriação do ambiente de um monumento cultural no passado, em particular do Forte do Cão, através de uma narrativa interativa em realidade virtual, demonstrando ao participante o funcionamento do forte na época da sua utilização.
- Sistema de Deteção de Transações Fraudulentas no e-commerce através de Machine LearningPublication . Soares, Pedro Francisco de Borges Castro de Rodrigues; Martins, António Constantino Lopes MartinsO crescimento exponencial do comércio eletrónico trouxe inúmeras vantagens e oportunidades ao facilitar o estilo de vida dos seres humanos. No entanto, deu também origem a um grave problema: a fraude online. Com o propósito de colmatar este problema, este trabalho aborda a necessidade de desenvolver sistemas de deteção de fraude complexos no âmbito do comércio eletrónico. Após uma revisão abrangente da literatura, foram identificadas e implementadas técnicas que contribuíram para a melhoria dos projetos existentes, permitindo uma análise comparativa mais precisa. Neste contexto, os algoritmos de RF, LR, SVM, KNN, DT, LSTM e CNN, por serem os mais adequados a sistemas de classificação pela sua versatilidade e capacidade de aprender padrões complexos nos dados, foram aplicados a três conjuntos de dados distintos. Para avaliar rigorosamente os modelos propostos, o conjunto de dados foi dividido em 70% de dados para treino e os restantes 30% para teste. Cada um dos conjuntos de dados apresenta características específicas, de forma a avaliar o impacto de técnicas de oversampling e undersampling. Os algoritmos foram aplicados também aos mesmos conjuntos com os dados normalizados, para inferir quais os modelos que beneficiam desta normalização. Os resultados demonstraram que os modelos RF e CNN apresentaram um desempenho superior em comparação com os restantes algoritmos testados. Estes algoritmos foram posteriormente otimizados com a exploração dos hiper-parâmetros respetivos, o que permitiu melhorar o desempenho do modelo e, por sua vez, alcançar resultados de maior qualidade. A utilização de inteligência artificial na deteção de fraude no comércio eletrónico é fundamental para proteger os interesses tanto das empresas como dos consumidores. Este trabalho teve como foco principal contribuir para o avanço dos sistemas de deteção de transações fraudulentas ao fornecer informações sobre pontos positivos e negativos de vários algoritmos de machine learning no contexto do problema em questão.