ESTG - DM - Engenharia Informática
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Browsing ESTG - DM - Engenharia Informática by Field of Science and Technology (FOS) "Informática"
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- Abordagem Híbrida para Classificação da Doença de Parkinson através de VozPublication . da Silva, Luís Pedro Magalhães; Ramos, João Ricardo MartinsA doença de Parkinson é a segunda doença neurodegenerativa mais presente, apenas superada pela doença de Alzheimer, e atualmente estima-se que apresente uma incidência entre 7 a 10 milhões de pessoas, estando presente em pessoas com uma idade mais avançada, uma vez que raramente acontece antes dos 50 anos. À medida que a população mundial envelhece, a sua prevalência aumenta de forma diretamente proporcional. Sabe-se que não existe nenhuma forma efetiva de realizar o diagnóstico da doença de Parkinson, sendo que o presente estudo representa a possibilidade de ser feito um diagnóstico prévio, através de algoritmos de Machine Learning baseados num conjunto de dados da voz. Como o conjunto de dados adquirido é desbalanceado e apresenta um problema de elevada dimensão, conjunto de features bastante numeroso, estudou-se o conjunto de dados em 3 vertentes distintas: dataset Completo, dataset dividido por género e dataset dividido por conjunto de features. Nas 3 divisões do conjunto de dados, estudaram-se diversos algoritmos de forma individual e também se utilizou um Ensemble, com a utilização dos diversos classificadores, de forma a tornar o modelo mais robusto. Nos resultados, obteve-se as melhores métricas no estudo com o dataset completo, em que se promoveu um sistema híbrido de classificação com a utilização de Synthetic Minority Oversampling Technique para balanceamento do dataset, seleção de features para a redução da dimensionalidade através da importância de features do XGBoost e Ensemble Stacking com Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine e K-Nearest Neighbors como classificadores base e XGBoost como classificador meta, sendo que o resultado apresentou 98.7% de accuracy. Os resultados indicam que a utilização de técnicas de Machine Learning baseadas num conjunto de dados da voz pode ser uma boa possibilidade para a deteção prévia da doença de Parkinson, permitindo desta forma, um tratamento mais especializado e eficaz para o paciente.
- Algoritmos RAMP para o Problema de Localização de Instalações com Restrições de Capacidade e um Único ServidorPublication . Oliveira, Óscar António Maia de; Gamboa, Dorabela Regina Chiote FerreiraOs Problemas de Localização de Instalações são problemas de otimização combinatória complexos que têm centrado a atenção da comunidade científica. A importância dada à resolução destes problemas deve-se principalmente à sua relevância nas mais variadas áreas, tais como, economia, indústria, saúde, entre muitas outras. Neste estudo é considerado o Problema de Localização de Instalações com Restrições de Capacidade e um Único Servidor (Single Source Capacitated Facility Location Problem - SSCFLP). No SSCFLP, dado um conjunto de possíveis localizações para a abertura de instalações e um conjunto de clientes a servir, o objetivo é determinar que instalações abrir de forma a satisfazer com custo mínimo a procura dos clientes, garantindo que cada cliente é servido apenas por uma instalação. Neste problema são considerados os custos de abertura das instalações e os custos de afetação dos clientes. O SSCFLP tem várias aplicações práticas, como por exemplo, no planeamento de sistemas de distribuição e na conceção de redes informáticas. Os métodos exatos conseguem garantir a obtenção da solução ótima dos problemas à custa de recursos computacionais elevados, tornando pertinente a investigação de abordagens alternativas, nomeadamente heurísticas/metaheurísticas, que permitam com recursos mais reduzidos, a obtenção de soluções de elevada qualidade. As heurísticas/metaheurísticas têm centrado a sua atenção apenas num dos lados do espaço de soluções dos problemas de otimização combinatória. A dualidade dos problemas tem sido, maioritariamente, utilizada para a criação de soluções iniciais para uma exploração mais intensiva do espaço de soluções por parte de heurísticas primais. A metaheurística RAMP (Relaxation Adaptive Memory Programming), proposta por Rego [1], pretende criar algoritmos que explorem de forma mais eficiente a relação primal-dual dos problemas de otimização combinatória, permitindo, de forma iterativa, a manipulação da informação que é obtida de ambos os lados do espaço de soluções. A aplicação do método RAMP a vários problemas de otimização combinatória, demonstrou a enorme potencialidade desta metaheurística, obtendo algoritmos de estado-da-arte para todos esses problemas. O objetivo deste trabalho é verificar se a aplicação do método RAMP ao SSCFLP também é capaz de rivalizar com outros métodos propostos para a resolução deste problema. Neste trabalho, são apresentados dois novos algoritmos para a resolução do SSCFLP, ambos baseados no método RAMP, que designamos por Dual RAMP e PD-RAMP. O primeiro algoritmo (Dual RAMP) segue a abordagem RAMP na sua versão mais simples. O Dual RAMP baseia-se na resolução do dual lagrangeano do SSCFLP, através de otimização por subgradiente. A solução dual é projetada para o espaço de soluções primal através da aplicação de um método simples de projeção, e a solução primal obtida é sujeita a um método de melhoramento baseado numa abordagem simples da pesquisa tabu. Iterativamente, a informação obtida do lado primal é utilizada para o ajuste dos parâmetros do dual. O segundo algoritmo (PD-RAMP) baseia-se numa versão mais sofisticada da abordagem RAMP. Este algoritmo integra o Dual RAMP com um método evolutivo de forma a fortalecer a relação primal-dual do problema. Na implementação proposta, o método primal do PDRAMP é baseado numa pesquisa por dispersão com um conjunto de referência atualizado por ambos os lados, primal e dual. Os resultados obtidos pelo Dual RAMP e pelo PD-RAMP permitem concluir que a aplicação da metaheurística RAMP ao SSCFLP consegue resultados excelentes, obtendo soluções de elevada qualidade em tempos computacionais reduzidos. Acresce ainda o facto de, ao contrário da maioria das abordagens existentes na literatura, ambos os algoritmos propostos demonstrarem ser extremamente robustos, conseguindo muito bons resultados para todos os conjuntos de testes utilizados.
- Algoritmos RAMP para o problema P-MedianPublication . Veloso, José Carlos Sousa; Gamboa, Dorabela Regina Chiote FerreiraA vasta aplicabilidade dos Problemas de Localização de Instalações em variados cenários do mundo real (como a escolha da localização de um hospital ou armazém) associada à complexidade de resolução caraterística destes problemas, atrai grande atenção por parte da comunidade científica, que procura continuamente novos métodos de resolução, mais eficazes e eficientes. O presente trabalho incide naquele que é considerado um dos Problemas de Localização de Instalações mais estudado: o problema P-Median. Este problema tem por finalidade a escolha de um conjunto de p instalações (medianas) de entre um conjunto de instalações candidatas, de modo a minimizar o somatório da distância de cada cliente à respetiva mediana mais próxima. Uma vez que a resolução deste problema através de métodos exatos implica recursos computacionais elevados, com alguma naturalidade surgem abordagens heurísticas, que garantem boas soluções com recursos computacionais reduzidos. Neste estudo são apresentados dois novos algoritmos para a resolução do problema PMedian baseados na metaheurística RAMP (Relaxation Adaptive Memory Programming), caraterizada pela sua eficiente exploração dos espaços primal e dual de um problema. Os novos algoritmos propostos, Dual-RAMP e PD-RAMP, produzem resultados de qualidade que demonstram o sucesso da abordagem RAMP na resolução do problema PMedian.
- Análise comportamental sobre ataques de engenharia socialPublication . Gaspar, Jana Eça Hohlenwerger Muniz; Magalhães, João PauloA engenharia social é utilizada para obter informações confidenciais ou acessos não autorizados a sistemas através de métodos que se baseiam nas relações humanas. É uma forma de ataque que tem vindo a ganhar expressão e a capturar a atenção entre as comunidades académica e empresarial. Este trabalho aborda a engenharia social, tendo como foco, o lado humano da segurança informática. Em concreto este trabalho analisa o comportamento dos seres humanos perante dois cenários que estão de certa forma interligados entre si. O primeiro cenário envolve a utilização de perfis de redes sociais, aos quais as pessoas podem associar-se voluntariamente. O segundo envolve o registo voluntário das pessoas para a subscrição de notícias relacionadas com a área da saúde e bem-estar. O primeiro cenário tem por objetivo analisar a forma como as pessoas se relacionam e partilham dados com desconhecidos. Este cenário é utilizado para criar uma identidade virtual para a execução do segundo cenário. O segundo cenário analisa a predisposição das pessoas para divulgarem dados pessoais num sistema, ainda que, alertados sobre os termos e condições da sua subscrição no site. Os resultados obtidos pelo estudo são pertinentes na medida em que permitem compreender comportamentos humanos em função da idade e gênero, e possibilitam o planeamento de estratégias para colmatar falhas nos humanos, contribuindo para o aumento da proteção da informação.
- Análise de Dados de Fornecedores e Subcontratados para Apoio à Tomada de Decisão no Planeamento da Produção: O caso do Cluster do CalçadoPublication . Ferreira, Ricardo Miguel Barros; Sousa, Cristóvão DinisNos últimos anos, com a evolução da indústria, o aumento da competitividade no setor e a pressão que existe para que as empresas sejam mais flexíveis para responder ao mercado, têm sido iniciados investimentos em tecnologias com o objetivo de aumentar a produtividade dos seus recursos, aumento do lucro e início do processo de transformação digital. Nesse contexto, as empresas tentam combater um problema que já existe há algum tempo, o planeamento da produção do produto, uma vez que esse processo engloba uma rede colaborativa de diversos recursos, envolvendo uma gestão complicada, demorada e passíveis falhas. Assim, esta dissertação descreve a situação atual do setor do calçado, o problema que enfrenta e as formas de resolver este problema com base em métodos de avaliação e modelos de previsão, que incidirão em toda a rede colaborativa envolvente.
- Análise do processo de checkout e carrinhos abandonadosPublication . Silva, Pedro Miguel Carneiro; Carneiro, Davide RuaNos últimos anos, temos presenciado um aumento significativo na quantidade e qualidade dos dados nas organizações. Isso tem levado as empresas a adaptarem-se e a aproveitarem ao máximo esses dados. Neste projeto, o objetivo é focar no processo de compra online de uma empresa nacional, onde os clientes podem comprar produtos por meio de uma loja virtual. Além disso, aborda-se o problema das sessões abandonadas, procurando entender o motivo de ocorrer e encontrar formas de converter essas sessões em vendas lucrativas para a empresa. O principal objetivo é analisar os dados do processo de compra e das sessões abandonadas, a fim de melhorar a experiência do cliente, otimizar os fluxos de compra e aumentar o lucro. Ao compreender as razões por trás das sessões abandonadas e desenvolver estratégias eficazes para reverter essa situação, espera-se aumentar as taxas de conversão e fortalecer o relacionamento com os clientes, tornando a empresa mais competitiva no mercado. Em resumo, este projeto visa aproveitar os dados disponíveis no processo de compra online de uma empresa nacional, com o objetivo de entender e converter as sessões abandonadas em vendas concretas. Isso impulsionará o sucesso financeiro da empresa e fortalecerá a sua posição num mercado que é competitivo.
- Aplicação de conversação online com garantia de confidencialidade, anonimato e identidadePublication . Fernandes, Pedro Miguel Oliveira; Pinto, António Alberto dos SantosA Tecnologia de comunicacão por proximidade Near Field Communication estão cada vez mais presente no quotidiano dos utilizadores de smartphones. Já é possível trocar-se conteúdos por Near Field Communication em vários sistemas baseados em Android. Espera-se que esta tecnologia seja uma das com mais relevo em sistemas de pagamentos com smartphones. Neste contexto, propõe-se o desenvolvimento de uma aplicação de chat segura para smartphones com suporte para anonimato e con dencialidade. A aplicação deve suportar a partilha de contactos por Near Field Communication e o servidor deve suportar um funcionamento em que o servidor é incapaz de decifrar as mensagens trocadas (zero knowledge). É ainda esperado que a aplicação suporte servidores empresariais. A aplicação deverá ser desenvolvida tendo em especial atenção a sua usabilidade, ou seja, com uma interface de utilização simples, intuitiva e amiga do utilizador.
- Aplicação de Modelos de Machine Learning para Previsão de Eventos de Stress FinanceiroPublication . Fernandes, Ana Beatriz Esteves; Carvalho, Mariana Valério; Borges, Ana Isabel CoelhoO stress financeiro nas organizações pode manifestar-se através de eventos críticos, como falência, e a capacidade de prever esses eventos é crucial para a gestão de riscos e a tomada de decisões estratégicas. O presente estudo envolveu a aplicação e comparação de cinco modelos distintos de sobrevivência para prever eventos de stress financeiro: Regressão de Cox, Random Survival Forest (RSF), Kernel SVM, Multi-Task Logistic Regression (MTLR) e DeepSurv. Cada modelo foi selecionado com base nas suas características específicas e o seu potencial para lidar com dados de sobrevivência, oferecendo uma abordagem abrangente para a análise preditiva. Este trabalho detalha também o processo de seleção e preparação dos dados, abordando todo o processo seguido desde a recolha dos dados até à análise de correlações entre variáveis. A identificação e remoção de variáveis altamente correlacionadas ajudaram a otimizar o desempenho dos modelos e a simplificar a interpretação dos resultados. Os resultados obtidos indicam que todos os modelos aplicados foram eficazes na previsão de eventos de stress financeiro, com o RSF destacando-se pela sua performance superior. O estudo demonstra a aplicabilidade e a eficácia dos modelos de sobrevivência baseados em Machine Learning (ML) na identificação de riscos financeiros, oferecendo informações valiosas para a gestão financeira e a tomada de decisões estratégicas. Em conclusão, este trabalho contribui para a literatura existente ao aplicar e comparar uma vasta gama de técnicas de ML de sobrevivência na previsão de eventos de stress financeiro. As descobertas oferecem uma base sólida para futuras pesquisas e práticas na área, enfatizando a importância da escolha adequada do modelo para a previsão e a gestão eficaz dos riscos financeiros.
- Apoio à Definição de Arquiteturas IIoT InteligentesPublication . Cunha, Bruno Miguel Rodrigues; Sousa, Cristóvão Dinis PolidoAs plataformas IIoT (Industrial Internet-of-Things) são um facilitador na transformação digital, no âmbito da indústria 4.0, promovendo a flexibilidade, para uma adaptação mais rápida às necessidades do mercado, e permitindo às organizações ter uma visão clara sobre o seu estado atual. No entanto, as PMEs (Pequenas e Médias Empresas) estão a encontrar dificuldades na mudança para este novo paradigma, devido à falta de: i) recursos qualificados que são necessários para desenvolver e implementar as suas próprias soluções de digitalização; ii) um entendimento claro sobre a reengenharia necessária que envolve a digitalização, na adoção de soluções IIoT, e iii) modelos adequados para a especificação de soluções IIoT orientadas às PMEs. Com intuito de ultrapassar estes desafios, discute-se uma solução numa dupla perspetiva, em que: i) por um lado, procura-se a automatização da especificação das arquiteturas de plataformas IIoT, de acordo com as necessidades específicas do negócio, reduzindo o investimento necessário para desenvolver este tipo de facilitadores I4.0, e; ii) por outro lado, fomentar o entendimento partilhado do IIoT, entre os especialistas do domínio e as organizações, promovendo o envolvimento de ambas as partes neste processo de especificação. Neste contexto, a semântica desempenha um papel importante, permitindo a acomodação do conhecimento multidisciplinar das arquiteturas IIoT num modelo semântico alavancado por capacidades de raciocínio. Esta solução foi avaliada num caso de estudo, em que a arquitetura produzida pela solução foi comparada, em termos de utilidade, com a arquitetura implementada. O resultado foi que a arquitetura produzida correspondia aos requisitos impostos, pelo que esta foi aprovada pelos especialistas do domínio do caso de estudo, validando a solução.
- Arquitecturas de sistemas de informação - uma proposta para a Universidade Katyavala BwilaPublication . Paulo, Elda Jael; Santos, Vitor Ricardo OliveiraEmbora Angola esteja a apresentar algum desenvolvimento económico, enfrenta ainda desafios significativos na construção de capacidade e excelência do ensino superior. Esta dissertação analisa os desafios enfrentados por instituições do ensino superior, especificamente a Universidade Katyavala Bwila (UKB), quanto à ausência de sistemas de informação que auxiliam o processo de gestão académica, com impacto final na qualidade de ensino. Este trabalho analisa ainda o estado da arte das boas práticas em arquitecturas e sistemas de informação em instituições do ensino superior Portuguesas e internacionais, nomeadamente os projectos U-GOV, PortalUA, SIGARRA e MIT. Com base nas boas práticas analisadas e especificidade do ensino superior em Angola, elabora-se uma proposta de módulos e serviços para um sistema de informação para a UKB.