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- Fashion Future: uma aplicação web que promove o consumo responsável de modaPublication . Bondarciuc, Vitalina; Lima, JorgeA evolução tecnológica tem proporcionado soluções inovadoras que facilitam a transição para práticas e comportamentos mais sustentáveis. No contexto atual, em que as consequências ambientais das práticas de consumo são cada vez mais evidentes, torna-se necessário disponibilizar aos consumidores ferramentas digitais que facilitam a realização de escolhas informadas e ambientalmente conscientes. Este projeto visa desenvolver uma aplicação web interativa que permite aos utilizadores obter informações detalhadas sobre a sustentabilidade na moda, através de quizzes e desafios. Adicionalmente os utilizadores poderão criar um closet virtual de forma a poderem visualizar e obter informações sobre a roupa que possuem, a sua utilização, os cuidados que devem ter com a mesma, com o objetivo de incentivar um comportamento de consumo mais responsável. Através de uma solução digital interativa, o projeto pretende contribuir para a sensibilização dos consumidores, facilitando a adoção de práticas de moda mais sustentáveis.
- O ensino do staccato duplo no ensino básico e secundárioPublication . Valinho, João Pedro da Gama; Pinto, Nuno Fernandes; Saiote, António Manuel Correia; Apolinário, MárioO principal objetivo desta dissertação de Mestrado em Ensino da Música consistiu na introdução de um método de iniciação ao staccato duplo no ensino básico e secundário do clarinete, com o intuito de contribuir para o desenvolvimento técnico dos alunos e melhor prepará-los para os desafios futuros. Paralelamente, pretendeu-se apresentar e evidenciar a prática pedagógica desenvolvida ao longo do estágio curricular, bem como as experiências vivenciadas e as competências adquiridas nesse contexto. A primeira parte do trabalho corresponde ao Relatório de Estágio, no qual se destacam as componentes de observação e de lecionação. Na segunda parte, é realizada uma revisão bibliográfica de métodos de staccato duplo aplicados ao clarinete e a outros instrumentos de sopro, que serviram de base para a construção da proposta metodológica implementada no projeto de intervenção. Por fim, são apresentados os resultados obtidos com a aplicação do método proposto. Espera-se que este trabalho possa constituir um contributo relevante para o ensino do clarinete, ao disponibilizar uma ferramenta pedagógica que apoie o desenvolvimento técnico dos alunos e a sua preparação para exigências futuras.
- Voz é corpo em performance: contributos da semiótica da canção para a atuação cénica para intérpretes de música popular brasileiraPublication . Nogueira, Anahi Clara Santos; Vicente, Maria Inês Areal Rothes Marques; Pereira, Bruno Alexandre BernardinoA presente investigação debruça-se sobre a formação cénica de cantores de música popular, explorando a articulação entre os estudos de Valéria L. Braga sobre os Aspectos Indicadores da Atuação Corporal e Cénica do Cantor Popular e a Semiótica da Canção proposta por Luiz Tatit. Partindo de uma inquietação pessoal e profissional, este trabalho procura responder a questões fundamentais sobre a integração dos conhecimentos teatrais na prática vocal, o aprimoramento da expressividade em palco e a construção de uma metodologia específica para a formação cénica de intérpretes da música popular. Para tal, desenvolveu-se uma abordagem prática através da implementação de Laboratórios de Atuação Cénica para Cantores de Música Popular, estruturados em cinco encontros abertos ao público. Estes laboratórios permitiram testar e refinar uma proposta metodológica que considera a canção como matéria-prima da cena, explorando as articulações entre corpo, voz, presença, teatralidade e dramaturgia. Como resultado, foi elaborado um roteiro de análise da canção popular para construção performativa, oferecendo um mapeamento possível para o aprofundamento das camadas expressivas da canção e sua transposição para a cena. Conclui-se que a intersecção entre os referenciais teóricos adotados possibilitou novas formas de abordagem da expressividade cénica, a partir de uma perspetiva integrada e sensível aos elementos estruturais e poéticos da obra musical, contribuindo para preencher lacunas identificadas no ensino profissional da área, particularmente no contexto educacional profissionalizante brasileiro.
- Sa(n)tã – não quero esquecerPublication . Fangueiro, Neusa Maria da Silva; Binyon, Claire MargaretA presente monografia revela o processo da criação teatral denominada de “Sa(n)tã – uma vida em delírio ou a tentativa de não esquecer”. Analisa o lugar da mulher no teatro, e como a performance e os estudos de género alteraram o paradigma artístico, e de que modo isso influenciou a minha perspetiva enquanto criadora e interprete. O tema inicial partiu de inquietações pessoais sobre a minha posição enquanto mulher na sociedade – mãe, filha, atriz com surdez –, com interrogações de identidade, as influências culturais e religiosas, e a transformação do corpo nos últimos anos. Posteriormente, a pesquisa funde dois objetos de estudo artístico que se mostraram relacionados: a dualidade entre santa e satã e a experiência do envelhecimento, tendo como ponto de partida um coletivo de memórias de mulheres entre os 60 e os 98 anos, construindo assim uma narrativa político-poética que desafia as normas sociais e os estereótipos. Pretende, deste modo, gerar discussão e debate sobre o papel da mulher na sociedade, destacando histórias recolhidas de resistência e sucesso e, estimular a reflexão crítica sobre questões existenciais, éticas e religiosas através da expressão artística teatral. Demonstra, ainda, a relevância do devising theatre e do teatro do real, como referências metodológicas em criação teatral.
- Uma vida em delírio ou a tentativa de não esquecerPublication . Paula, Priscila Clemente Martin de; Vicente, Maria Inês Areal Rothes Marques; Silva, Carolina Lyra Barros daEsta dissertação apresenta uma investigação situada na convergência entre a pesquisa académica e a prática teatral, com o objetivo de questionar os mecanismos de opressão associados à velhice, ao mesmo tempo em que reconhece a força e a singularidade do envelhecimento feminino. A pesquisa visa compreender a senescência do corpo da mulher e valorizar suas contribuições culturais, sociais e simbólicas. Inspirado pela abordagem da Pesquisa Baseada em Artes, o estudo propõe a arte como meio legítimo de produção de conhecimento, capaz de traduzir dimensões subjetivas, afetivas e sensoriais da experiência humana. A metodologia fundamenta-se na escuta e no acolhimento, articulando práticas performativas e ritualísticas como campos férteis para a subversão de convenções e para a emergência do corpo envelhecido como presença discursiva e criadora. O delineamento teórico reúne autoras e autores que refletem criticamente sobre envelhecimento, memória e representação: Simone de Beauvoir, Michela Murgia, Ecléa Bosi, Paul Ricoeur e Aleida Assmann, além de pensadores que valorizam a tradição oral como forma legítima de conhecimento, como Jan Vansina e Julvan Moreira de Oliveira. O trabalho também dialoga com referências centrais no campo do teatro documental e ritualístico, como Erwin Piscator, Bertolt Brecht, Augusto Boal, Antonin Artaud, Richard Schechner, Victor Turner, Patrice Pavis e Hans-Thies Lehmann. A investigação culmina na criação e encenação de Sa(N)tã: Uma Vida em Delírio ou a Tentativa de Não Esquecer, um projeto teatral com abordagem ritual. A partir de relatos de mulheres idosas e cuidadoras, a cena se constrói como espaço de resistência, escuta e transmissão intergeracional. A dissertação reafirma, assim, a potência do teatro como dispositivo político, ético e poético, capaz de resgatar vozes, ativar memórias e romper com os silenciamentos impostos ao corpo feminino envelhecido.
- Aplicabilidade dos métodos clássicos de canto no ensino contemporâneo em Portugal: contributo para a recuperação de práticas de belcantoPublication . Ferreira, Paulo Jorge de Oliveira; Ferreira, Magna Margarida Marques da Silva; Teixeira, Cláudia NelsonEste estudo analisa a aplicabilidade e reintegração dos métodos clássicos de canto no contexto contemporâneo do ensino artístico especializado em Portugal, com especial enfoque no legado técnico e expressivo do Belcanto. Pretende-se clarificar este conceito, frequentemente envolto em ambiguidades, evidenciando-o não apenas como um estilo vocal histórico, mas como uma técnica estruturada, funcional e pedagogicamente relevante. A investigação adotou uma abordagem qualitativa e descritiva, tendo por base a análise de inquéritos aplicados a docentes de Canto em diferentes regiões do país. O objetivo principal consistiu em avaliar o grau de conhecimento, uso e valorização dos métodos clássicos no ensino atual, bem como identificar perceções e práticas associadas à sua integração. Os resultados revelam uma compreensão frequentemente fragmentada do conceito de Belcanto e uma aplicação irregular dos métodos tradicionais, sugerindo um desfasamento entre o discurso técnico presente na literatura especializada e a realidade pedagógica em sala de aula. Conclui-se pela necessidade de um compromisso mais consciente e fundamentado por parte dos docentes, capaz de valorizar os contributos da tradição histórica como alicerces para práticas vocais sustentáveis, coerentes e expressivamente significativas.
- Assessing the effectiveness of Large Language Models in automated threat modelingPublication . BATISTA, ANA ISABEL MOURA; Pereira, Nuno Alexandre MagalhãesAs cyberattacks become more frequent, Threat Modeling has emerged as an essential component of software security practices. Traditionally, Threat Modeling is an intensive process, relying on experts to identify and evaluate risks within a system, which limits its adoption. The advent of Large Language Models (LLMs) presents an opportunity to automate this process. However, the successful application of these models in Threat Modeling requires careful prompt engineering and a rigorous strategy to assess the generated threat scenarios. The project investigates this applicability, centering on a case study involving the Institute of Science and Innovation in Mechanical and Industrial Engineering (INEGI) SUNDIAL application. Using STRIDE GPT as the tool for threat models generation, four prompting techniques were studied and applied: STRIDE GPT’s Initial Prompt, Chain of Thought (CoT), Negative-Only Few-Shot, and the combined NO-Few-Shot-CoT, across three LLMs. A Threat Model Evaluation Tool, TMEval, is proposed to enable focused comparison of identified STRIDE threats by LLMs against those in the ground truth for a specific application, employing four metrics: BLEU, ROUGE, BERTScore, and LLM-as-a-Judge. The emphasis is on the LLM-as-a-Judge approach across five dimensions: consistency, plausibility, and coverage of targets, weaknesses, and attack vectors. The results show that any LLM with a specific prompting strategy does not produce scenarios consistent with the ground truth across all threat categories, suggesting that performance depends on the category and the application context provided. For the case study, the NOFew- Shot-CoT prompting approach demonstrated the highest effectiveness across most categories.
- Robustness of AI models in software vulnerability detectionPublication . GONÇALVES, JOSÉ PEDRO SOUSA; Pereira, Isabel Cecília Correia da Silva Praça GomesArtificial Intelligence (AI) tools are increasingly adopted for source code analysis, assisting in tasks such as vulnerability detection, code generation, and automated review. However, despite their growing capabilities, these models exhibit significant vulnerabilities when exposed to adversarial environments, where subtle, functionality-preserving code transformations can drastically reduce their performance. This weakness is particularly critical in CI/CD pipelines, where undetected malicious code can compromise software integrity and security. To address this issue, the present thesis introduces SCoPE2 (Source Code Processing Engine 2), an enhanced and more efficient version of the original SCoPE framework. SCoPE2 achieves substantial improvements in runtime performance, requiring only 2.7% of the execution time of its predecessor, while offering greater extensibility. It is capable of generating adversarial examples and applying a wide range of code transformations, enabling both the evaluation of model robustness and the development of defensive strategies. The proposed solution leverages SCoPE2 to implement two complementary defensive mechanisms: adversarial fine-tuning, which retrains models on adversarial examples to enhance their robustness, and an inference-time normalization layer that standardizes input code before classification. Experimental results show that adversarial fine-tuning effectively recovers model performance under adversarial conditions, reaching accuracy levels comparable to those obtained on clean inputs. Meanwhile, the normalization strategy enhances resistance to identifier-based manipulations, despite having a trade-off in overall accuracy. Furthermore, an analysis of adversarial sample similarity reveals that examples with greater syntactic divergence from the original code tend to be more successful at misleading the models. The main conclusion of this thesis is that, although AI-powered code analysis offers considerable potential for software engineering, current models remain vulnerable to adversarial attacks. This finding underscores the necessity of integrating robust and layered defence mechanisms, as no single method offers complete protection against all adversarial threats.
- Robust machine learning against adversarial attacksPublication . SILVA, MIGUEL DIOGO GAMEIRO; Maia, Eva Catarina GomesThe growing interest in the application of Artificial Intelligence (AI) in various domains is evident, and the general public is becoming more accustomed to them. However, this interest is accompanied by significant challenges that threaten the security of AI-based systems. Rather than relying on AI as the sole decision-maker in critical scenarios, it should serve merely as a suportive tool, with its vulnerabilities carefully considered. One major concern is adversarial attacks, where bad actors introduce small, imperceptible perturbations to input data, causing AI models to misclassify. The resilience to this type of attack is called robustness, and is essential to ensure secure deployment, to avoid potential harmful consequences, such as bypassing AI-based security systems. This dissertation presents a tool, Adversarial to Understand Robustness and Offensive Resilience Analysis (AURORA), for testing the robustness of Machine Learning (ML) models to adversarial threats, focusing on adversarial attacks. The results of the attacks are evaluated using state-of-the-art metrics identified through a systematic review. As most of the work on this topic is made around images, this tool focuses on a less explored field, tabular data. glsAURORA also presents a new adjustment to these metrics based on the distance between original and perturbed samples. Since effective adversarial examples should closely resemble the original input, those that differ significantly are considered less meaningful and have less influence on the evaluation. Therefore, attacks that generate completely unrelated samples are penalised, reducing their success rate. This adjustment also accounts for the validity of perturbed samples, since invalid data should not influence evaluation metrics as much as valid data. Overall, from the results of the case study conducted using AURORA, as most of the existing methods are focused on image data, these methods do not create valid or realistic adversarial samples for tabular data. By adjusting the data to create valid samples, the attack success rate decreases. This highlights the need for testing models against the appropriate methods specific to the data used. By developing AURORA, this dissertation contributes to the advancement of adversarial robustness research in ML, particularly in the context of tabular data. AURORA provides a simple and effective framework for evaluating robustness, while considering the constraints and considerations related to tabular data. It provides two robustness scores perspectives: one suited for a general use, and another for high-stakes, real world scenarios where only the best performing adversarial attacks are considered in the evaluation. A key takeway of this dissertation is the need to continue efforts to improve the robustness and trustworthiness of ML models, and to raise awareness of the inherent vulnerabilities of ML models, and the risks associated with their use.
- Desenvolvimento de formulações de ânodos para baterias de ião-sódioPublication . PINHEIRO, DIOGO ANDRADE; Freitas, Susana Maria Ribeiro e Sousa Mendes deO trabalho realizado nesta dissertação teve como objetivo desenvolver e otimizar formulações de ânodos para baterias de ião-sódio, utilizando hard carbon como material ativo. O trabalho foi realizado no CeNTI em Vila Nova de Famalicão, de 26 de fevereiro a 1 de julho de 2025. Foram preparadas cinco formulações de base aquosa com diferentes proporções de hard carbon, carboxilmetilcelulose, carbon black e borracha de estireno-butadieno, aplicadas em substratos de cobre e alumínio pela técnica de doctor blade, e uma parte destas posteriormente calandradas. As formulações foram avaliadas do ponto de vista reológico através de ensaios, onde se variam a taxa de corte, de adesão ao substrato através de ensaios realizados segundo a norma ISO 2409:2020 (Paints and varnishes — Cross-cut test) e de condutividade elétrica pelo método das quatro pontas. Os resultados permitiram apurar que o aumento do teor de carbon black promove o aumento da viscosidade da formulação e o aumento da condutividade elétrica e que o processo de calandragem melhora a adesão do ânodo ao substrato e diminui a condutividade elétrica. A formulação mais promissora foi a HC5 com uma composição sólidos de 86,2% de hard carbon, 8,0% de carbon black, 3,9 % de borracha de estireno-butadieno e 1,9 % de carboxilmetilcelulose. Esta formulação, quando depositada com uma espessura de lâmina de 230 μm e velocidade de 5 mm/s, seca a 100 ⁰C e calandrada a 90⁰C com uma distância entre rolos de 65 μm, formou um ânodo com uma espessura de 77 μm com elevada adesão ao substrato e uma condutividade elétrica de 0,11 S/cm. Posteriormente, fez-se um estudo preliminar do desempenho eletroquímico, recorrendo a ensaios em half-cells (meias células) ao ânodo descrito e a uma versão do mesmo não calandrada, através testes de carga e descarga e de espectroscopia de impedância eletroquímica que revelaram capacidades específicas de descarga cerca de 100 mAh/g para uma taxa de 1/10 C. Este resultado corresponde a cerca de 30% do valor reportada na literatura.
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