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- Cardiocerebral Infarction: A Combination to PreventPublication . Cabral, Margarida; Ponciano, Ana; Santos, Beatriz; Morais, JoãoBackground The acute complications of myocardial infarction (MI), such as mechanical, arrhythmic, ischemic, and inflammatory sequelae, may be responsible for significant cardiovascular morbimortality. Life-threatening arrhythmias, namely ventricular fibrillation or tachycardia, may be a challenging complication requiring a prompt approach. In some cases, acute ischemia leads to polymorphic ventricular tachycardia (PVT), and, rarely, to potentially lethal torsades de pointes ventricular tachycardia.
- Previsão de Consumos Energéticos em Edifícios não Residenciais com Recurso a Métodos de Machine LearningPublication . Fernandes, Francisco Rafael Ladeira; Sousa, João Miguel Charrua de; Bernardo, Hermano Joaquim dos SantosO crescimento descontrolado a nível mundial dos consumos de energia, muitas vezes produzida a partir de combustíveis fósseis, tem vindo a revelar-se um grande problema para a humanidade, sendo das maiores causas para as preocupações ambientais que se vivem atualmente, nomeadamente o aquecimento global. A par do setor da indústria e dos transportes, os maiores consumidores de energia são os edifícios, a que inclusive estão associados diferentes vetores energéticos (como a eletricidade e o gás natural) para diferentes utilizações finais de energia como iluminação, climatização, produção de águas quentes sanitárias ou equipamentos de tecnologia de informação. A previsão eficiente e atempada de consumos energéticos em edifícios, possibilitada pela facilidade de acesso que existe atualmente a grandes quantidades de dados, fornecidos por equipamentos modernos como os smart meters, tem então um papel muito relevante na procura por uma boa gestão de energia. As técnicas de machine learning têm vindo a revelar-se como promissoras na construção desse tipo de modelos de previsão, de tal forma que nos últimos anos o número de artigos publicados nessa área tem sido significativo. Esta dissertação consiste na criação de modelos de machine learning recorrendo a vários algoritmos e com vista à previsão de curto prazo de consumos energéticos em edifícios não residenciais, mais concretamente no Campus 2 do Instituto Politécnico de Leiria. São abordadas as diferentes fases envolvidas na criação desses modelos. Inicialmente é feita uma análise e tratamento dos dados, seguindo-se uma seleção e combinação de features. De seguida são aplicados vários algoritmos com diferentes parametrizações. Por fim são selecionados e testados os melhores modelos e é feita uma análise dos resultados com recurso a várias técnicas de benchmarking.
- DESENVOLVIMENTO DE UMA METODOLOGIA PARA AVALIAÇÃO DO ESTADO DA SEGURANÇA INFORMÁTICA EM PMEPublication . Azinheira, Bruno Filipe Diogo; Antunes, Mário João Gonçalves; Maximiano, Marisa Silva; Gomes, Ricardo Jorge PereiraA digitalização e a implantação dos conceitos de Indústria 4.0 são emergentes e desafiadores para as pequenas e médias empresas (PME). Os benefícios são evidentes para as empresas pois os seus processos de negócio tornam-se mais simplificados, com melhorias significativas na internacionalização, penetração nos mercados globais e confiança a novos parceiros de negócio. No entanto, aumentam as preocupações relativas à segurança da informação e cibersegurança nas PME devendo assim serem aplicadas melhores práticas e regulamentos de conformidade. Este projeto descreve uma metodologia para o mapeamento do Roteiro de Capacidades Mínimas de Cibersegurança (RCMCS) facultado pelo Centro Nacional de Cibersegurança (CNCS), com as sugestões da norma internacional ISO 27001:2013. Este mapeamento é orientado às características das PME e permite às organizações avaliarem os seus riscos relativamente à segurança cibernética, com o intuito que sejam mitigadas as falhas identificadas. O principal foco deste projeto é a metodologia desenvolvida que correlaciona as ações do Roteiro de Capacidades Mínimas de Cibersegurança com os controlos da norma ISO 27001:2013, justificando essas correlações as questões apresentadas às organizações em formato de questionário para levantamento de riscos cibernéticos. Neste relatório é apresentado um caso de estudo com resultados obtidos numa amostra de 17 PME da região centro de Portugal, inquiridas através do questionário implementado, por forma a concluir se essas organizações estariam seguras. Com esta metodologia desenvolvida é possível interligar o mundo da cibersegurança com a realidade empresarial, neste caso específico PME, concluindo assim que será uma mais valia a sua utilização para a análise do seu estado de cibersegurança.