Climate change is one of the biggest challenges of the present millennium. The energy sector is the biggest contributor to this problem with approximately 25% of the global emissions. In order to mitigate this problem, one of the main solutions concerns to the use of energy from renewable sources. It is important to begin taking better advantage of the renewable resources more effectively and more often. In this sense, it is very important to develop mechanisms to balance the demand and supply, with the goal of minimizing, as much as possible, the use of energy from non renewable sources. For this reason, Renewable Energy Communities (RECs) started to emerge. They allow the sharing of the resources, contributing to a better management of them. However, these are not problem free. There are two main challenges that need to be solved: avoid a bad management of the renewable resources, hence avoiding the need to acquire energy from outside the community, and guarantee a fair distribution of the resources. In this regard, many researchers are focusing their attentions in load shifting approaches (adapt the appliances running time to better balance the load). Nevertheless, most of them use implicit approaches through the use of incentives (such as tariffs and dynamic pricing), which can be considered unfair approaches since richer people tend to benefit (which is not supposed, because ideally all community members should benefit the same). Based on this, in this work it is suggested an explicit load shifting approach based on the distribution of the timeslots, using the Multiple Knapsack combinatorial optimization problem. Although there are some literature which demonstrate the applicability of Knapsack in a variety of real world problems, the same does not happen in the energy field. Furthermore, since a large quantity of data is required to test and evaluate multiple scenarios in this load balancing scheme, and taking in consideration that only two energy community datasets were found on the literature, in this thesis it is also proposed an energy community simulator that allows to create different Energy Community (EC) datasets and evaluate the impact of the optimization, considering only Photovoltaics (PV) production (other types of renewable sources as well as batteries are not considered). Finally, in order to evaluate the impact of the developed load balancing strategy, the developed sim ulator was used in three different experiments: variation in bin size, variation in community size and variation in flexibility. The results were positive and showed that this strategy can provide a better man agement of the PV resources once it increased the PV use, decreased the PV waste and also decreased the use of energy from the grid.

A doença de corpos de inclusão (IBD - Inclusion Body Disease) foi descoberta pela primeira vez nos Estados Unidos da América. Esta patologia foi descrita em cobras de cativeiro, sendo que as famílias mais suscetíveis de a contrair são a Boidae, onde se inserem as Boa e a Pythonidae onde estão incluídas as Python, ambas pertencentes à superfamília Henophidae. Dados recentes, estabelecem que a IBD é causada por um vírus pertencente à família Arenaviridae do género Reptarenavirus. Este caracteriza-se por ser um vírus de ácido ribonucleíco (RNA) de cadeia simples negativa (ssRNA negative-strand viruses). A sintomatologia inerente a este vírus engloba apatia, dispneia e afeções respiratórias, sintomatologia gastrointestinal, descoordenação motora - que origina uma posição atípica (descrita como um nó no próprio corpo) - ocorrendo por fim, morte por asfixia ou por infeções bacterianas secundárias. Embora haja animais que apresentem sintomatologia, outros permanecem assintomáticos suspeitando-se que funcionem como reservatório. Esta patologia não tem cura, podendo por vezes ser administrada antibioterapia como método profilático para controlo de infeções bacterianas secundárias. O método mais eficaz para controlar esta patologia passa pela eutanásia dos animais positivos.Em 2014, no zoológico da Maia, foi realizado um estudo, que reportou a presença de doença de corpos de inclusão na coleção de cobras existente. Já em 2016, deu-se início a este trabalho, que teve como principal objetivo rastrear a presença versus ausência desta patologia. Foram estudados 49 animais, através de colheita de sangue, esfregaço sanguíneo com coloração com Hematoxilina & Eosina (H&E) e posterior observação à microscopia ótica, utilizando uma ampliação de 100x. Desses 49 animais, sete apresentavam inclusões compatíveis com a doença de corpos de inclusão, sendo que dois deles suscitaram dúvidas e 40 foram considerados negativos, salvaguardando-se a possibilidade de serem falsos negativos. Não foi efetuado qualquer tipo de tratamento de suporte nem nenhum dos animais foi eutanasiado, uma vez que não apresentavam sintomatologia clínica e o resultado do diagnóstico foi de título presuntivo.

O reconhecimento de entidades nomeadas (NER) é uma técnica essencial no processamento de linguagem natural (PLN), usada para identificar automaticamente informações importantes, como nomes e moradas, em grandes volumes de texto. A sua relevância cresce à medida que as empresas e organizações lidam com dados textuais não estruturados, tornando a extração automática de informações uma necessidade cada vez mais presente. Este trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução NER que permite ao utilizador submeter documentos em diferentes formatos, processando-os para extrair entidades nomeadas, com foco em português europeu. A solução deverá oferecer ao utilizador a possibilidade de escolher a biblioteca de NER e converte os documentos em texto simples, aplicando técnicas de extração e classificando as entidades encontradas. A implementação foi realizada utilizando uma stack tecnológica modular, com Python, FastAPI, spaCy, NLTK e PostgreSQL, permitindo um fluxo eficiente entre o upload, a conversão de documentos e a extração de entidades. O sistema é flexível e escalável, preparado para futuras melhorias. Os testes realizados mostram que a aplicação é capaz de processar documentos de diferentes formatos e extrair entidades com precisão, tornando-se uma ferramenta eficaz para automatizar a extração de dados sensíveis em diversos contextos.

Graças ao aparecimento do estilo de arquitetura REST (Representational State Transfer ) surgiu uma nova alternativa para a implementação de serviços Web. Este permitiu que, de um modo mais simples e exível, fosse possível desenvolver APIs (Application Programming Interface ) para a comunicação entre cliente e servidor. Deste modo, a Sinmetro, empresa onde foi realizado o estágio, sentiu a necessidade de desenvolver uma API REST para aplicação cloud em modelo SaaS (Software as a Service) com vista a integração de uma aplicação Web destinada ao controlo estatístico da quantidade em pré-embalados. Essa aplicação Web designa-se por Accept cloud e é um dos módulos do sistema Accept, software criado pela empresa. Este relatório descreve todo o processo de desenvolvimento da API REST, desenvolvida em Python, que tem como principais objetivos a gestão, recolha de dados e tratamento estatístico de dados necessários ao controlo metrológico de pré-embalados.

É sabido que a estrutura de uma proteína não é estática, mas sim dinâmica. Porém, a análise dinâmica da sua estrutura não é de todo fácil, muito por via das dimensões dos sistemas a analisar. Por outro lado, a variedade de fatores que pode causar perturbações num sistema biológico também dificulta a análise. Nesse sentido, as simulações de dinâmica molecular (MD) apresentam-se como uma ferramenta muito importante pois geram toda uma biblioteca de dados a partir de uma determinada simulação. A análise detalhada destes dados é um processo complexo e demorado que requer diversas ferramentas computacionais. Neste projeto foi utilizado a MDAnalysis, uma biblioteca open source orientada a objetos para análise estrutural e temporal de resultados de dinâmica molecular, em particular de trajetórias de simulação e de estruturas de proteínas. Está escrita na linguagem Python, com algum código de desempenho crítico em C, recorrendo ainda a funcionalidades do pacote NumPy. Adicionalmente, foi criado um script em Python que tentou facilitar e otimizar o processo com via a obter uma interface que permita ao utilizador selecionar o tipo interações a analisar, necessitando apenas de fornecer como input os ficheiros gro e xtc da dinâmica molecular de uma simulação de sistema biológico. O script criado, por sua vez, faz todo o processo de seleção, tratamento, análise e representação dos resultados com maior interesse da simulação fornecida sobre a forma de ficheiro .pdf, bem como em formato .csv com os dados detalhados da análise de cada simulação. O script desenvolvido foi aplicado ao estudo da capacidade da transferrina, uma proteína envolvida no transporte de ferro, associado ao anião carbonato, transportar também vanádio. Foram analisadas as ligações para todos os tipos de interações possíveis envolvendo os metais Fe(III) e V(III) e o anião sinergístico carbonato, nos diferentes estados de protonação possíveis, de modo a validar o funcionamento do código desenvolvido. Foi observado que as conformações mais fechadas da proteína estabelecem mais interacções do que a conformação aberta, sendo a distância média na conformação fechada inferior à na conformação relaxada. O anião favorecido através da análise das interações entre os metais e os aniões para todas as proteínas, revelou ser o ácido carbónico, juntamente com o Fe(III) uma vez que este estabelece mais interações do que V(III). Estes resultados correspondem ao que é conhecido da literatura par esta proteína, permitindo validar o funcionamento do código desenvolvido. Estes resultados permitem concluir que o código origina resultados fiáveis.

O presente estágio foi realizado no Instituto Gulbenkian de Ciência (IGC) no âmbito do mestrado em engenharia biológica e química. O estagiário esteve envolvido com termos e ferramentas usadas em bioinformática, metagenómica e NGS. A principal tarefa do estagiário focou-se na atualização de uma pipeline de análises genómicas feito pelo IGC designado por “GenoQual”. O principal objetivo do estágio do discente focou-se na atualização de uma pipeline de análises genómicas feito pelo IGC, há vários anos, designado por “GenoQual”. Desde a última atualização do GenoQual, tem havido uma evolução natural das ferramentas usadas em bioinformática, surgindo assim novas alternativas e melhorias nas ferramentas usadas pelo GenoQual. Uma das atualizações mais importantes foi o lançamento do QIIME 2 que trouxe melhorias e novas funcionalidades em relação ao QIIME ainda em utilização no GenoQual. A tarefa principal desta dissertação foi a atualização do código Python do pipeline de modo ser compatível com uma versão mais recente de Python e adicionar novas funcionalidades à pipeline, nomeadamente a compatibilidade com o QIIME 2 e Kraken2. O projeto foi organizado em duas etapas distintas, a primeira foi a atualização do código do GenoQual de Python 2.7 para o novo Python 3.x. A segunda etapa consistiu na atualização dos softwares utilizados pela versão original do GenoQual de modo garantir que a nova pipeline era compatível com as novas versões desses softwares para aproveitar as novas melhorias e funcionalidades provenientes das novas atualizações. O código do GenoQual foi sucessivamente atualizado de modo ser compatível com o Python 3.8 e foi proposto a adição da nova plataforma de bioinformáticas microbioma QIIME 2 e o classificador taxonómico Kraken 2 de modo poder realizar analises do tipo 16S e WGS.

Atualmente as patologias associadas à coluna vertebral são cada vez mais comuns. Uma das estruturas que mais afeta a qualidade de vida dos pacientes é o disco intervertebral, sendo por isso, importante desenvolver ferramentas e métodos que ajudem a avaliar mais eficazmente o seu estado e perceber como atuar para melhorar a qualidade de vida dos pacientes. A estrutura da coluna vertebral é complexa, pois é constituída por vários elementos que permitem ao ser humano manter a posição ereta e caminhar. Para além disso, ainda protege elementos importantes do sistema nervoso. Um dos elementos da coluna que permite o movimento é o disco intervertebral, pois atua como uma junta entre as vértebras, reduzindo a fricção e absorvendo os impactos. Quando estes elementos são danificados é necessário intervir de forma a que o paciente não perca a possibilidade de se movimentar. Para tal existem vários métodos de tratamento, sendo os mais utilizados a artrodese e a artroplastia. O primeiro consiste na remoção do disco e união das vértebras adjacentes, e o segundo consiste na colocação de um dispositivo médico que tenta replicar as funções do disco intervertebral. Este estudo consistiu na criação de um programa que permite avaliar o estado dos pacientes que sofrem de patologias ao nível dos discos intervertebrais. Esse programa possui algoritmos que permitem melhorar a qualidade das imagens obtidas através da técnica de raio X, e algoritmos que obtêm os parâmetros cinemáticos da coluna vertebral. Os algoritmos responsáveis por fornecer os parâmetros cinemáticos da coluna, que consistem nos centros de rotação e na amplitude de movimento, foram devidamente testados em condições ideais, onde não existe ruído nos dados fornecidos, e em condições mais próximas da realidade onde os dados contêm ruído, apresentando todos eles uma boa precisão e fiabilidade. Posteriormente é feito um teste ao programa, onde são gerados quatro conjuntos de imagens artificiais em extensão e flexão, que pretendem simular as vértebras da coluna vertebral, e que vai de uma unidade funcional até quatro. O programa foi testado nestas quatro situações de forma a verificar de que forma se comporta quando é deparado com várias unidades funcionais. Os testes demonstraram que para duas e três unidades funcionais, os dados obtidos entre os diferentes algoritmos se aproximam mais entre si do que para uma e quatro unidades funcionais. Foi também testado um caso real em que o paciente sofreu uma intervenção cirúrgica ao nível da coluna cervical. Foi avaliada a evolução do paciente ao longo de três estágios, pré-operatório, pós-operatório imediatamente a seguir à cirurgia e três meses após o procedimento, sendo os resultados obtidos satisfatórios e dentro do previsto. Os resultados obtidos nos casos estudados por este programa foram eficazes, o que demonstrou que o VisualVertebra é uma ferramenta eficiente e que pode contribuir no auxílio clínico, na avaliação da qualidade de movimento da coluna.

Num Problema de Otimização genérico, procura-se encontrar o ótimo de uma função de Otimização (obter o máximo ou o mínimo da função de Otimização), que é uma solução aproximada do Problema. Para obter o ótimo, faz-se uso de Métodos de Otimização, que sendo mais ou menos rápidos, procuram pelo ótimo da função. Em diversas áreas como a Engenharia, Química, Economia e outras, aparecem com frequência problemas onde as funções envolvidas (função objetivo e restrições) se apresentam sob diversas formas, como por exemplo as suas derivadas não serem conhecidas, terem expressões complexas, terem expressões analíticas que em alguns casos não podem ser determinadas ou pelo seu custo (temporal, monetário, computacional entre outros), esses problemas são designados de Problemas de Otimização sem uso de derivadas. Neste trabalho usam-se Métodos de Pesquisa Direta, que são métodos que fazem uso apenas dos valores das funções para chegar a uma solução ótima, enquanto comparam esses valores em determinados pontos durante a resolução do problema, sem usar derivadas, nem modelos que aproximem as derivadas das funções envolvidas. Os métodos usados neste trabalho foram os Métodos de Otimização sem Restrições, mais precisamente o Método de Pesquisa Coordenada, o Método de Nelder-Mead e o Método de Hooke e Jeeves. Com o grande desenvolvimento dos meios digitais e da Web, e com a ocorrência de um problema a uma escala global, como a pandemia, criou-se uma aplicação Web, a BeneSolution, um site que permite o registo de utilizadores dividindo-os segundo a sua profissão (Outros, Alunos ou Professores), o registo de novos problemas por partes dos Professores e a resolução de Problemas de Otimização Não-Lineares consoante o tipo de métodos presentes na base de dados do site por parte dos utilizadores. A metodologia utilizada para a implementação destes métodos foi feita com recurso à Tecnologia Python, já a criação e implementação da aplicação Web foi através da Tecnologia Django, uma framework Web Python de alto-nível.

Virtual technologies are a facet of advancement that permeates almost all major fields in our world, from physics simulations to videogames and movies, urban design and engineering to rocket science, all make use of this wonderful and powerful tool. One such field is Machine Learning. This project aims to leverage said virtual technologies to help such a field in the shape of an object identification model being developed by Thibault Nicolas Langlois. This is done by using a tool such as Blender and a language such as Python to create an API that leverages both in order to facilitate the procedural generation of virtual worlds. By generating said worlds and taking snapshots of them with the rendering power of Blender, this project aims to help generate vast amounts of data that can be catalogued and sent to feed said models. To do this, the API was constructed in a way that allows for modular adaptation to whatever purpose it is to be used for, all while containing an example focused on city generation. This can help guide others intending on using the API, on how to adapt it to their use case. This proved to be extremely complex and arduous, requiring many hours of work and lines of code written. The scale of the endeavour was vast and required a lot to reach the state it currently presents itself in. It also presented how capable and versatile the technology can be, giving many a tool to the user’s disposal, as well as the developer. This proves the path forward for testing many aspects of products or experiments is indeed virtualization as it has shown to be capable enough in providing the tools necessary to emulate even the most complex scenarios, all while potentially saving numerous amounts of investment and time, depending on the scale of the products taking advantage of it.

The present work started from the need to streamline the process of monitoring changes in vegetation in the in urban-rural interface fuel management bands, defined by Portuguese legislation as areas where the existing biomass must be totally or partially removed. The model developed uses a time series of Sentinel 2 satellite images to search for changes in the vegetation cover in a 100 m buffer around built-up areas. The use of satellite data allows analysing large areas and speeds up the task of identifying the places where fuel management took place and the places where there is a need to carry out such management. The objective of the proposed method is to give a script in Python language that can verify the cleanliness of vegetation in the fuel management ranges through multi-temporal analysis of satellite images. • The paper presents a step-by-step procedure for a Sentinel 2 time series vegetation index analysis. • Automated routine to detection of spatiotemporal vegetation changes based on statistical parameters. • Used Python language to do geoprocessing analysis.

Difficulties in learning computer programming for novices is a subject of abundant scientific literature. These difficulties seem to be accentuated in students whose academic choice is not computation, like architecture students. However, they need to study programming, since it is part of the new academic curricula. The results presented here are part of a PhD research, which investigates the achievement motivation and the acquisition and transfer of programming knowledge from an online environment designed on the basis of the 4C-ID instructional design model. These results are a sociodemographic analysis, and the technological competence of these subjects. We concluded that most of the students of our sample do not know how to auto assess their ICT expertise level, because they believed that they had sufficient computational knowledge for their needs. However, most of them told that they had difficulties creating codes. However, they recognized the importance of learning to program, thought it was valuable for architectural students, and felt motivated to acquire this new skill.

Devido ao grande crescimento das tecnologias, houve um crescimento exponencial nas compras online e face às adversidades enfrentadas atualmente (COVID-19) o uso de aplicação de pagamento tornou-se muito recorrente. Neste contexto, diversas formas de pagamento podem ser utilizadas, sendo que as baseadas em aplicações móveis têm uma oportunidade relevante para potenciarem o seu crescimento. Este estágio foi proposto e desenvolvido com a empresa SIBS - Forward Payment Solutions, SA., uma empresa portuguesa cuja atividade principal se insere no ramo dos serviços financeiros, mais propriamente na área de pagamentos. Está presente em Angola, Argélia, Nigéria, Polónia, Timor e Roménia, contudo estabelece-se como um dos principais líderes na Europa. Assim, o presente trabalho baseia-se no desenvolvimento de um modelo preditivo do churn da aplicação MBWay. Para desenvolver o modelo preditivo foi seguida uma metodologia baseada no CRISP-DM. O presente modelo foi desenvolvido através de modelos inseridos na aprendizagem supervisionada de Machine Learning usando a linguagem de programação Python. Por fim, os resultados obtidos foram melhores para o modelo desenvolvido pela Regressão Logística, uma vez que apresentou um melhor desempenho para as métricas de avaliação selecionadas. O cumprimento dos objetivos definidos resultou num modelo final cuja aplicabilidade pode ser desenvolvida pela empresa na última etapa, Deployment. Nesta última etapa é esperado que seja desenvolvido uma estratégia de marketing capaz de diminuir as percentagens de churn verificadas.

Este trabalho foi realizado no âmbito de um projeto de desenvolvimento de um sistema remoto de distribuição e controlo da alta tensão fornecida aos fotomultiplicadores usados no TileCal, na experiência ATLAS no CERN. O sistema consiste num conjunto de 256 pares de cartas eletrónicas: uma para controlo e distribuição das altas tensões individuais aos PMTs, denominada HV Remote, e outra de alimentação, denominada de Power Supplies. A carta de alimentação fornece um de dois possíveis valores de alta tensão para a HV Remote, sendo eles -830 V ou -950 V. Para além disso ela fornece também a baixa tensão que a HV Remote necessita para funcionar, que são ± 12 V para os componentes analógicos e 3.3 V para os componentes digitais, bem como as suas respetivas massas. A carta HV Remote tem as seguintes funções: ▪ Regular individualmente o valor de alta tensão fornecido aos fotomultiplicadores, sendo isto possível com um conjunto de conversores digitais-analógicos (DACs); ▪ Monitorizar as suas altas tensões, realizando leituras de tensão nos seus canais com um conjunto de multiplexadores (MUXs) e um conversor analógico-digital (ADC); ▪ Ativar/desativar os canais dos fotomultiplicadores, para o caso de haver alguma avaria. Isto permite que as medições realizadas nos fotomultiplicadores funcionais não sejam perturbadas pelos que apresentam um mau funcionamento; ▪ Realizar leituras de sensores de temperatura, que permitem ter um melhor controlo do aumento de temperatura das placas em regiões mais densamente povoadas por componentes. As 256 cartas serão agrupadas em grupos de 16, sendo cada grupo controlado por uma FPGA no sistema final, quando as cartas forem enviadas para o CERN. Neste momento as cartas estão em fase de produção, e posteriormente terão de ser alvo de testes funcionais e testes de temperatura. Nesta fase, um Raspberry Pi (o modelo usado é o 3b+), substitui as FPGA. O Raspberry Pi (e no futuro a FPGA) controlará as cartas, estabelecendo um protocolo de comunicação SPI, que é uma interface de comunicação em série baseada uma arquitetura mestre-escravo, em que o dispositivo mestre (o Raspberry Pi) controla toda a comunicação, que envolverá transferências de palavras de 8 bits. Como o controlador tem de comunicar com vários componentes, e o protocolo de comunicação escolhido é do tipo série, expansores série-paralelo (“port expanders”) foram usados para converter as palavras digitais enviadas em série, para 16 portas de saída que permitem a comunicação com todos os circuitos integrados. Alguns dos expansores foram também usados para implementar a funcionalidade de ativação/desativação dos canais dos fotomultiplicadores. O protocolo SPI assenta em 3 sinais principais: MOSI (“Master Output Slave Input” ou saída do mestre e entrada do escravo), MISO (“Master Input Slave Output” ou entrada do mestre e saída do escravo) e SCLK (sinal de relógio). Adicionalmente um sinal, geralmente representado pela sigla CS (“Chip Select” – selecionador de chip) ou SS (“Slave Select” – selecionar de dispositivo escravo), é usado para ativar a comunicação com os componentes digitais. Na carta HV Remote cada componente é associado a um sinal CS e os três sinais principais do SPI serão partilhados por todos eles. O Raspberry poderá posteriormente comunicar com um computador através de uma ligação ethernet, sendo assim controlado remotamente ou poderá ser ele próprio usado como um computador, conectando-o a um ecrã. Este trabalho foi sempre desenvolvido diretamente no Raspberry Pi, montando-o como um computador convencional. Este trabalho é sobre o desenvolvimento do software que permitirá a comunicação entre o Raspberry e a HV Remote e no desenvolvimento de uma interface gráfica (GUI) que será executada no Raspberry Pi para testar as placas HV Remote quando forem produzidas. O programa de controlo foi escrito usando a linguagem Python 3, seguindo o formalismo da programação orientada para objetos, que envolve estruturas de classes constituídas por um número de métodos/funções, que permitem definir e emular objetos numa linguagem de programação. Por isso, foram criadas classes que representam cada um dos componentes que participam no controlo digital da HV Remote, sendo eles: o MCP23S17 (expansor série-paralelo), o DAC7568 (conversor digital-analógico) e o MAX1240 (conversor analógico-digital). Os multiplexadores não têm uma classe associada pois não têm nenhuma interface de comunicação, pois podem ser manuseados apenas pela alteração dos valores lógicos dos seus endereços (função que é realizada pelos expansores). Após a criação destas três classes, foi desenhada uma classe para a HV Remote, com os métodos necessários para realizar as funções das cartas, que incorpora e complementa as outras classes. As classes mais complicadas de criar foram a do expansor e do DAC, pois a classe do ADC contem apenas um método, devido ao facto de este não ter mais nenhuma funcionalidade para além da leitura da tensão na sua entrada. O DAC e o expansor têm diferentes funcionalidades que permitem realizar diferentes formas de escrita de tensões ou aceder de diferentes formas à referência interna, no caso do DAC, e configurar de diferentes formas as portas de saída, no caso do expansor. Após a escrita das classes, começou-se a escrever o código da interface gráfica. Esta GUI foi realizada usando um módulo do Python, denominado PyQt5, que é um conjunto de “atalhos” que ligam a uma biblioteca escrita em C++ denominada Qt5. Este módulo foi escolhido, pois disponibiliza uma série de funcionalidades que no momento pareceram ser úteis para este projeto. O PyQt5 baseia-se num conjunto de objetos denominados “layouts” e “widgets”. Os “widgets” são todas os objetos de interação que usualmente se observa em aplicações: botões, quadrados de selecionar (“checkboxes”), listas de selecção, retângulos de introdução de números ou palavras, etc… Os “layouts” são objetos que contêm os “widgets” e que permitem organizar as suas posições e os seus tamanhos. A janela da GUI foi desenhada com dois painéis, um para o ajuste de tensões e ativação/desativação de canais, e outro para a monitorização da alta tensão dos fotomultiplicadores. Durante o período de realização deste trabalho, as placas ainda não tinham sido produzidas, e por isso, para testar o código e a comunicação com o Raspberry Pi, foram comprados os componentes acima mencionados. Estes foram montados numa placa de ligações (breadboard), e as ligações foram feitas de acordo com os esquemas elétricos do controlo digital da HV Remote. Estes testes tiveram como principal objetivo, verificar o funcionamento de todo o software. Alguns LEDs foram também conectados na saída dos expansores para simular a funcionalidade de ativação/desativação dos canais dos fotomultiplicadores. O software de comunicação foi terminado, e os testes realizados deram indicações de um bom funcionamento. A GUI tem a parte do ajuste de tensões e de ativação/desativação terminada, faltando desenvolver a parte da monitorização dos canais dos fotomultiplicadores. Nesta última parte, pretende-se inserir gráficos, para cada canal, que atualizam o valor da tensão em tempo real. Ficou também por realizar uma função para a leitura das tensões dos sensores de temperatura, cujos valores serão também mostrados num gráfico que será atualizado em tempo real. Para além das funcionalidades que faltam implementar na interface gráfica, depois de serem realizados alguns testes funcionais às cartas HV Remote, o software terá de ser adaptado para funcionar numa FPGA.

O presente trabalho enquadra-se no projeto Southern African Science Service Centre for Climate Change and Adaptive Land Use (SASSCAL), subprojecto nº 154, que visa o mapeamento da flora e vegetação da Huíla em Angola. O objetivo principal do trabalho é disponibilizar informação online sobre a diversidade de espécies vegetais da província da Huíla, mediante métricas e com recurso a software WebSIG. Para o efeito, a aplicação WebSIG foi desenvolvida com recurso a soluções open source, desde o sistema operativo (Ubuntu 14), passando pela instalação do QGIS como desktop SIG de interface gráfica e ponte de ligação com o servidor de base de dados (PostgreSQL/PostGIS), até à solução de mapas na web (Leaflet) que teve como critério de seleção, o vasto número de utilizadores a nível mundial e o fácil manuseio das suas ferramentas de trabalho. Os resultados obtidos demostram a variação da diversidade de Shannon e Simpson ao longo da província, onde fatores como a desflorestação, a prática intensiva da agricultura, a existência de engenhos explosivos em algumas áreas da província, a distribuição da precipitação e as condições do terreno, estão na base desta distribuição.

O tratamento de conjuntos de dados de grande dimensão é uma questão que é recorrente nos dias de hoje. Uma das abordagens possíveis passa por realizar uma seleção de atributos que permita diminuir, consideravelmente, a dimensão dos dados sem aumentar a inconsistência dos mesmos. A Análise Lógica de Dados Inconsistentes (LAID) é uma metodologia sistematizada, robusta, sendo fácil de interpretar e consegue lidar com dados inconsistentes. O paradigma, relativamente ao manuseamento de grandes volumes de dados, tem-se alterado. Antes, o tratamento dos dados era efetuado num único computador e o acesso era realizado depois do seu carregamento em memória. A tendência atual é aceder aos dados em disco, num ambiente cloud. Este trabalho pretende validar o novo paradigma, com recurso ao sistema de dados HDF5 e ao ambiente remoto disponibilizado pela. Pelo facto de o HDF5 ser o sistema adotado pela comunidade Python para lidar com dados de grande dimensão, esta linguagem foi escolhida para implementação do LAID.

Intensive farming endangers soil quality in various ways. Researchers show that if these practices continue, humanity will be faced with food production issues. For this matter, Earth Observation, more concretely Soil Sensing, along with Machine Learning, can be employed to monitor several indicators of soil degradation, such as soil salinity, soil heavy metal contamination and soil nutrients estimation. More concretely, Soil Nutrients are of great importance. For instance, to understand which crop better suits the land, the soil nutrients must be identified. However, sampling soil is a laborous and expensive task, which can be leveraged by Remote Sensing and Machine Learning. Several studies have already been developed in this matter, although many gaps still exist. Among them, the lack of cross-dataset evaluations of existing algorithms, and also the steep learning curve to the Earth Observation domain that prevents many researchers from embracing this field. In this sense, we propose TerraSense ToolKit (TSTK), a python toolkit that addresses these challenges. In this work, the possibility to use Remote sensing along with Machine Learning algorithms to per form Soil Nutrient Estimation is explored, additionally, a nutrient estimation toolkit is proposed, and the effectivity of it is tested in a soil nutrient estimation case study. This toolkit is capable of simplifying Remote Sensing experiments and aims at reducing the barrier to entry to the field of Earth Observation. It comes with a preconfigured case study which implements a soil sensing pipeline. To evaluate the usability of the toolkit, experiments with five different crops were executed, namely with Wheat, Barley, Maize, Sunflower and Vineyards. This case study gave visibility to an underlying unbalanced data problem, which is not well addressed in the current State of the Art.

A crescente preocupação relativa à sobreexploração dos veículos motorizados e dos problemas de mobilidade subjacentes, o congestionamento e o impacto ambiental, despertaram nos últimos anos uma maior sensibilização relativamente à temática. Desde então, diversas soluções de mobilidade foram apresentadas e têm sido, ao longo do tempo, cada vez mais adotadas, potenciando assim uma diminuição no congestionamento das grandes cidades. Contudo, o surgimento destas diversas plataformas faz com que o utilizador tenha de despender cada vez mais tempo na procura do melhor serviço para as suas necessidades. Desta forma, e partindo da proposta lançada pela Ubiwhere Lda., pretende-se com a realização desta dissertação a construção de um agregador que reúna os principais serviços de carsharing, ridesharing, táxis e semelhantes de forma a reunir numa só solução a possibilidade do utilizador recolher estatísticas de preços, data e hora de partida, duração e distância de uma dada viagem, centralizando assim o processo de procura. Para o desenvolvimento do agregador apresentado foi utilizado a framework Django Rest Framework, que possibilitou a criação da REST API resultante. Por fim, e de modo a testar a solução final, foi desenvolvida uma prova de conceito que consistiu no desenvolvimento de uma aplicação Android que se conecta, recolhe e apresenta os dados resultantes das consultas à REST API. Com a criação e desenvolvimento desta solução, a sua integração em projetos futuros, terá como objetivo auxiliar o utilizador na procura de viagens, motivando a adoção das diversas plataformas, levando assim à diminuição do congestionamento sentido nas grandes cidades, tendo como impacto final a diminuição da poluição e a dedução das emissões de poluentes atmosféricos.

Este trabalho surgiu no ambito do estágio final do Mestrado de Matemática e Aplicações e cujo objetivo principal é apresentar todas as fases na empresa Centroproduto. São expostas sugestões de melhorias a este processo. Inicialmente foram realizado testes de software da empresa, atividade que despendeu mais tempo. Posteriormente foi desempenhada a técnica de Web Scraping, uma técnica de recolha de informações de websites para o marketing da empresa onde a descoberta de a biblioteca ‘Selenium’ do permitiu introduzir tarefas automatizadas na empresa. Mais tarde foram elaboradas especificações do comportamento esperado, isto é, tabelas com as indicações que o grupo de testes deve proceder. Por fim, foram desenvolvidas diversas tarefas automatizadas que antes eram efetuadas manualmente

Coastal and regional ocean forecasts can be currently performed on a daily basis due to the advances in numerical techniques and in computational resources. Maintenance of routine forecasts is a demanding task from the point of view of software engineering since it involves a number of new additional tasks difficult to code efficiently in the compiled languages in which ocean models are written. In this contribution, we present a set of free, open-source, portable and fast modules named OOFɛ – Operational Ocean Forecast Python Engine that provide a way to cope with the demanding requirements of routine execution of a regional ocean model written in a compiled language (namely the Regional Ocean Modelling System, ROMS, developed in Fortran) and that make the forecast process possible and fully automatic and robust.