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- Smart RecyclePublication . da Silva, Fábio OliveiraAtualmente, a crescente procura demográfica por novos recursos tecnológicos, o seu crescimento habitacional e o crescimento económico têm trazido, à tona, uma discussão global sobre como devemos progredir como nação sem afetar a saúde das pessoas e o curso natural do planeta nos próximos anos. De acordo com os números divulgados pela Agência Portuguesa do Ambiente no seu relatório anual de resíduos, em 2020 cada habitante produziu 512 quilos de resíduos, equivalente a 1,40 por dia. A Agência alerta ainda quanto ao demasiado destino destes recursos aos aterros, aos quais vão parar mais de três em cada cinco quilos (64,2%) dos nossos resíduos urbanos. A taxa efetiva de reciclagem do país é de (18,3%), se compararmos com as metas estabelecidas pela União Europeia para o ano de 2025 (55%), ou seja, 3 vezes o valor atual, Portugal precisa de impulsos e algumas ações para estímulo à reciclagem inteligente e consciente. Um dos fatores abordados nesta dissertação é o avanço descontrolado dos resíduos gerados por cidadãos e empresas, a forma como estes são descartados na natureza, ações que o governo tem tomado e como o autor pretende ajudar o país na melhoria destes números aproximando-o das metas estabelecidas pela União Europeia. Importa destacar alguns factos importantes sobre a reciclagem de resíduos, nomeadamente, que (1) sem algum tipo de fiscalização/ incentivo/ local de descarte apropriado ou ajuda, muitos habitantes optam por descartar o lixo de forma mais simples e fácil; (2) não existem pontos de recolha seletiva suficientes na maioria dos países/ cidades, ou estes não podem ser facilmente encontrados pelos habitantes; (3) o acesso a serviços públicos para recolha em casa é muito escasso e/ ou mal gerido; (4) a identificação das características do material é ineficaz e impossibilita o descarte de forma correta; (5) é mais fácil utilizar a opção “lixo indiferenciado” se não houver incentivo ou alguma política de consciencialização aos habitantes; (6) a reciclagem correta traz inúmeros benefícios não só aos habitantes e ao meio ambiente, mas também à economia e às indústrias em geral. Nesta investigação desenvolveu-se uma aplicação completa Smart Recycle que procurou mitigar os problemas e pontos fracos encontrados durante o trabalho de pesquisa, para facilitar e tornar mais agradável e estimulante a forma com que os resíduos são caracterizados, descartados e reutilizados pelas diversas esferas organizacionais de modo a reduzir consideravelmente o descarte incorreto e mitigar este impacto no nosso planeta, tornando-o mais saudável e menos tóxico para nós e para as futuras gerações. Conclui-se que existem funcionalidades que poderão otimizar e apresentar aos envolvidos no processo de reciclagem benefícios mútuos de o fazer da forma correta permitindo, desta forma, incitar a um desenvolvimento educacional e étnico na sociedade de maneira geral.
- Mulheres com cancro da mama no contexto pós-cirúrgico: autopercepção dos efeitos da fisioterapia na imagem corporalPublication . Esteves, Diana; Duarte, Nuno; Vieira, Ana IsabelIntrodução: O cancro da mama, nas mulheres, é o que apresenta maiores valores de incidência e de mortalidade, a nível nacional e internacional. A imagem corporal (IC) é um aspeto fulcral nesta condição clínica, pois tanto a doença como o tratamento podem resultar em mudanças na aparência e na função do corpo. A Fisioterapia assume um papel essencial, na melhoria de aspetos sensoriomotores, percetivos e no aumento da funcionalidade e da qualidade de vida destas mulheres. No entanto, apesar de alguns autores sugerirem que a Fisioterapia pode desempenhar um papel relevante na melhoria da IC, existe uma escassez de estudos que o demonstrem. O principal objetivo deste estudo é analisar como é que as mulheres com cancro da mama, submetidas a cirurgia, avaliam os efeitos da Fisioterapia na sua IC. Metodologia: Foi realizado um estudo pré-experimental, em 35 mulheres, com cancro da mama submetidas a cirurgia, que cumpriram os critérios de seleção. Os sujeitos foram avaliados antes e depois de realizarem 10/12 tratamentos de Fisioterapia. Utilizaram-se a Body Image Scale, Disabilities of the Arm, Shoulder and Hand, Escala de Ansiedade e Depressão Hospitalar e a Escala de Autopercepção dos efeitos da Fisioterapia sobre a imagem corporal. Resultados: Verificou-se que o impacto na IC é maior nas mulheres mais novas (p=0,027) e com maior número de anos de escolaridade (p=0,029); o aumento do impacto na IC está correlacionado com uma maior disfunção do membro superior (p<0,001), com um aumento da ansiedade (p<0,001) e da depressão (p=0,002); Após a intervenção da Fisioterapia houve uma melhoria significativa da IC (p<0,001) e da funcionalidade do MS (p<0,001); a maioria das participantes concorda que a Fisioterapia contribuiu para a melhoria da sua IC; Constatou-se ainda que, após a Fisioterapia, são as mulheres com maior escolaridade que apresentam maior aceitação do corpo (p=0,045). Conclusões: A IC tem maior impacto em mulheres mais jovens e com maior número de anos de escolaridade. Verifica-se que a IC melhora após a Fisioterapia e que a maioria das mulheres concorda que esta contribuiu para uma melhoria da sua IC.
- Analysis of the Ultrasonic Signal in Polymeric Contaminated Insulators Through Ensemble Learning MethodsPublication . Stefenon, Stefano Frizzo; Bruns, Rafael; Sartori, Andreza; Meyer, Luiz Henrique; Garcia, Raul; LEITHARDT, VALDERIOutdoor insulators may experience stress due to severe environmental conditions, such as pollution and contamination. Through the identification of partial discharges by ultrasonic noise, it is possible to assess the possibility of a power grid failure occurring. In this paper, ensemble models are used to analyze an ultrasonic signal from an ultrasonic microphone Pettersson M500. As the insulators are susceptible to developing irreversible failures, it will be evaluated whether the ultrasonic signal will remain over time, so that it is possible to assess whether the discharges being captured can result in a failure in contaminated polymeric insulators, evaluated in a high voltage laboratory under controlled conditions. The ensemble models were used in this paper because they typically require less computational effort than techniques based on deep learning and have acceptable performance for the problem at hand. The bagging, boosting, random subspace, bagging plus random subspace, and stacked generalization ensemble models are evaluated, and the best result of each model is used to compare the differences between the models. The bagging ensemble learning model proved to be faster and have lower error than other ensemble models, long short-term memory (LSTM), and nonlinear autoregressive (NAR).