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- Atas do IV Encontro Científico da UI&D (ecUI&D´18)Publication . Martinho, Domingos
- What's happening? : uma plataforma de eventosPublication . Rodrigues, Marcelo Aguiar; Bernardino, Jorge Fernandes RodriguesOs eventos são uma presença constante no nosso dia a dia e são divulgados através dos meios de comunicação, anúncios publicitários ou através de conversas entre amigos. A era digital trouxe consigo uma data de mudanças significativas no mundo das comunicações e consequentemente, a divulgação de eventos é facilitada devido às redes sociais que desempenham um papel importante na proliferação destes. No entanto, a procura de eventos, quer no tempo ou no espaço, não é uma tarefa fácil nos dias que correm. Apesar da evolução tecnológica ter permitido a criação de novas plataformas para divulgação de eventos, ainda existe dificuldade em saber o que está a acontecer em redor da nossa localização. Atualmente, um grande número de eventos sociais é criado e promovido nas redes sociais. Com o aglomerado de informação que estas redes geram, a experiência de procurar eventos não é a mais consistente para o utilizador porque os resultados obtidos nem sempre refletem os interesses do utilizador. Este trabalho propõe um novo conceito para uma plataforma de divulgação de eventos, intitulada de What’s Happening? com o objetivo de melhorar a experiência do utilizador na procura e recomendação destes. Em particular, é proposta uma arquitetura para a plataforma que utiliza técnicas de machine learning para classificar eventos provenientes de redes sociais populares, e.g. Facebook, com o objetivo de os categorizar. Tendo em conta que os serviços utilizados para a obtenção de eventos apresentam modelos de dados diferentes, é proposta a ontologia LODSE (Linking Open Descriptions of Social Events), tendo como base a ontologia LODE (Linking Open Descriptions of Events), com o objetivo de facilitar a integração dos dados obtidos dos serviços externos, modelar um evento social para ser posteriormente classificado e melhorar a classificação de eventos. Como forma de validação das técnicas de machine learning na arquitetura proposta bem como o modelo de dados criado a partir da ontologia LODSE, foram realizadas duas avaliações experimentais. A primeira avaliação experimental demonstrou que o melhor algoritmo para classificar os datasets de eventos criados é o Random Forest obtendo 83,33% de eventos corretamente classificados. A segunda avaliação experimental demonstrou que o modelo de dados baseado na ontologia LODSE traz benefícios na classificação de eventos demonstrando uma melhoria de 12,4% de eventos corretamente classificados bem como uma melhoria de 5,9% no tempo de processamento quando comparado com o modelo de dados baseado na ontologia LODE
- Reynaers Aluminium CR120 : conservatory databasePublication . Rodrigues, Sabrina Mendes; Rasteiro, Deolinda Maria Lopes DiasNo âmbito do Mestrado em Engenharia e Gestão Industrial na especialização em Gestão de Dados no Instituto Superior de Engenharia de Coimbra, foi realizado um projeto na empresa Reynaers Aluminium. No decorrer do projeto houve necessidade de aprofundar os conhecimentos obtidos durante a licenciatura e mestrado de entre os quais se destacam os trabalhos em software 3D (Inventor) para criação de peças 3D e melhor compreensão do software 3D utilizado, as bases de matemática destacando-se a trigonometria foram essenciais. Para além disto, também foi necessário a aquisição de novos conhecimentos como o uso do programa Cover, onde foi feito todo o input da base de dados da Reynaers Aluminium e toda a nomenclatura necessária na área do alumínio e formações práticas de montagens dos diferentes sistemas. Depois de consolidados os conhecimentos, o foco principal do trabalho foi, o input de todo o sistema de jardins de inverno usando o programa 3D Cover.