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- Envisaging a global infrastructure to exploit the potential of digitised collectionsPublication . Groom, Quentin; Dillen, Mathias; Addink, Wouter; Ariño, Arturo H.; Bölling, Christian; Bonnet, Pierre; Cecchi, Lorenzo; Ellwood, Elizabeth R.; Figueira, Rui; Gagnier, Pierre-Yves; Grace, Olwen; Güntsch, Anton; Hardy, Helen; Huybrechts, Pieter; Hyam, Roger; Joly, Alexis; Kommineni, Vamsi Krishna; Larridon, Isabel; Livermore, Laurence; Lopes, Ricardo Jorge; Meeus, Sofie; Miller, Jeremy; Milleville, Kenzo; Panda, Renato; Pignal, Marc; Poelen, Jorrit; Ristevski, Blagoj; Robertson, Tim; Rufino, Ana C.; Santos, Joaquim; Schermer, Maarten; Scott, Ben; Seltmann, Katja; Teixeira, Heliana; Trekels, Maarten; Gaikwad, JitendraTens of millions of images from biological collections have become available online over the last two decades. In parallel, there has been a dramatic increase in the capabilities of image analysis technologies, especially those involving machine learning and computer vision. While image analysis has become mainstream in consumer applications, it is still used only on an artisanal basis in the biological collections community, largely because the image corpora are dispersed. Yet, there is massive untapped potential for novel applications and research if images of collection objects could be made accessible in a single corpus. In this paper, we make the case for infrastructure that could support image analysis of collection objects. We show that such infrastructure is entirely feasible and well worth investing in.
- Relatório de estágio na agência de marketing " I Am Social"Publication . Moreira, Barbara Margarida Carvalho NevesO presente relatório de estágio surge através da realização do estágio curricular, com a duração de 4 meses, na Agência de Marketing Digital “I AM Social”, no âmbito do Mestrado em Marketing e Comunicação, no percurso de Gestão de Marketing, lecionado pela Escola Superior de Tecnologia e Gestão de Oliveira do Hospital, em parceria com a Escola Superior de Educação de Coimbra. O objetivo central do relatório de estágio é a exposição e descrição das atividades realizadas durante o mesmo, abordando as temáticas do marketing digital, do marketing de conteúdo e do marketing de influência. Este estudo pretende também avaliar a evolução do marketing de influência e a importância da criação de parcerias entre os influenciadores digitais e as marcas. Para o efeito, foi realizado um questionário que obteve 263 respostas. Através dos resultados obtidos, confirmou-se a forte influência dos influenciadores digitais na intenção de compra, comprovando que os consumidores têm em grande consideração o que é comunicado pelos influenciadores na formulação das suas decisões de compra.
- Empowerment para o desenvolvimento emocional da criança: intervenção do EESIPPublication . Rodrigues, Liliana Rafaela OliveiraO presente trabalho integra o relatório de estágio para obtenção do grau de mestre em Enfermagem de Saúde Infantil e Pediátrica. A criança depende dos cuidados da família, os quais devem dar resposta às suas necessidades, promovendo o seu crescimento e desenvolvimento saudáveis, até que ela consiga alcançar a sua autonomia. A primeira infância consiste num período decisivo, no qual é expectável que a criança adquira o perfil de aptidões que será base para o seu desenvolvimento intelectual, emocional e moral. Emergiu no Programa Nacional de Saúde Infantil e Juvenil a necessidade de investir na prevenção das perturbações emocionais e de comportamento, sendo inerente avaliações regulares da relação emocional, com base nos cuidados antecipatórios. A aquisição da autorregulação saudável resulta da interação entre os fatores biológicos e o ambiente, contribuindo para melhores níveis de saúde mental e para que a criança apresente rendimento nos domínios social, académico e relacional. Para que este processo evolua predomina o papel do núcleo familiar, com as crianças a aprender sobre emoções através das respostas dos seus pais às suas próprias emoções. Como objetivos transversais a todos os contextos pretende-se desenvolver competências de Enfermeiro Especialista com foco no desenvolvimento emocional da criança e promover a parceria com os pais na otimização desse desenvolvimento. Como resultados e apesar do foco ser o binómio criança-família, neste trabalho predominam intervenções dirigidas aos enfermeiros.
- Cork oak production estimation using a mask‐RCNNPublication . Guimarães, André Filipe Maia; Mendes, Mateus Daniel Almeida; Pereira, Carlos Manuel Jorge da SilvaCork is a highly versatile natural material with various applications, including its use as an insulator in construction. To ensure sustainable management of cork oak forests, forest owners must accurately determine when to harvest the cork by periodically calculating the cork volume. However, the traditional method for this calculation is labor- intensive and time-consuming. This study aims to streamline the process of calculating the trunk area of a cork oak, which correlates with the cork production potential. By automating this calculation, it becomes possible to estimate the volume of cork that can be harvested before the stripping process. The research utilizes advanced techniques such as a deep neural network called Mask R-CNN, combined with machine learning algorithms. A dataset of images featuring cork oak trees was created, incorporating targets with known dimensions placed on the tree trunks. The Mask R-CNN model was trained to recognize these targets and accurately identify the regions of cork on the trunks. This allowed for the estimation of the cork area based on the known dimensions of the targets. The results demonstrate the effectiveness of the model in recognizing targets and tree trunks, achieving a mean average precision of 0.96 at an intersection-over-union threshold of 0.7 (mAP@0.7). After obtaining the mask results, three machine learning models were trained to estimate the volume of cork based on the cork area and various biometric parameters of the tree. The results reveal that the best-performing model, utilizing the Support Vector Machine algorithm, achieved an error rate of only 0.15%. The other models utilizing the same algorithm recorded error rates of 8.75%, 2.96%, and 2.74% respectively, all of which are lower than the error margins obtained using traditional methods.