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- Status de saúde mental, coping resiliente e medo face ao COVID-19 em contexto prisional: um estudodescritivo-correlacionalPublication . Mendes, Rute Isabel Cardoso; Laranjeira, Carlos António Sampaio de Jesus
- Digital Twin Development for a Quality Control CellPublication . Marcella Cavalcanti; Costelha, Hugo; Neves, Carlos; Martins, André; Luís PerdigotoThe Digital Twin is one of the enabling technologies of Industry 4.0, Cyber-Physical Systems and Smart Factories. In this context, Digital Twins can be developed for being employed through the entire lifecycle of a system, for design, operation, monitoring, maintenance, and even fault prediction and reconfiguration. This paper describes the development of a Digital Twin for a Quality Control cell that is part of a larger manufacturing process in the automotive industry. The virtual environment was built using ABB RobotStudio, the communication between devices in the cell was implemented with OPC UA (UA. NET and open62541), and the process data are registered in a database using MySQL. The results show a fully functional simulation of the cell's behaviour and future development will include the connection of the Digital Twin with the real system.
- LEARNING-BASED IMAGE COMPRESSION USING MULTIPLE AUTOENCODERSPublication . António, Rúben Duarte; Assunção, Pedro António Amado; Faria, Sérgio Manuel Maciel de; Távora, Luís Miguel de Oliveira Pegado de Noronha eAdvanced video applications in smart environments (e.g., smart cities) bring different challenges associated with increasingly intelligent systems and demanding requirements in emerging fields such as urban surveillance, computer vision in industry, medicine and others. As a consequence, a huge amount of visual data is captured to be analyzed by task-algorithm driven machines. Due to the large amount of data generated, problems may occur at the data management level, and to overcome this problem it is necessary to implement efficient compression methods to reduce the amount of stored resources. This thesis presents the research work on image compression methods using deep learning algorithms analyzing the properties of different algorithms, because recently these have shown good results in image compression. It is also explained the convolutional neural networks and presented a state-of-the-art of autoencoders. Two compression approaches using autoencoders were studied, implemented and tested, namely an object-oriented compression scheme, and algorithms oriented to high resolution images (UHD and 360º images). In the first approach, a video surveillance scenario considering objects such as people, cars, faces, bicycles and motorbikes was regarded, and a compression method using autoencoders was developed with the purpose of the decoded images being delivered for machine vision processing. In this approach the performance was measured analysing the traditional image quality metrics and the accuracy of task driven by machine using decoded images. In the second approach, several high resolution images were considered adapting the method used in the previous approach considering properties of the image, like variance, gradients or PCA of the features, instead of the content that the image represents. Regarding the first approach, in comparison with the Versatile Video Coding (VVC) standard, the proposed approach achieves significantly better coding efficiency, e.g., up to 46.7% BD-rate reduction. The accuracy of the machine vision tasks is also significantly higher when performed over visual objects compressed with the proposed scheme in comparison with the same tasks performed over the same visual objects compressed with the VVC. These results demonstrate that the learningbased approach proposed is a more efficient solution for compression of visual objects than standard encoding. Considering the second approach although it is possible to obtain better results than VVC on the test subsets, the presented approach only presents significant gains considering 360º images.
- PsicAEROmente: Riscos Psicossociais e Capital Psicológico Positivo nos Profissionais de SaúdePublication . Lopes, Vanessa Yadira Pereira Da Cunha; Laranjeira, Carlos António Sampaio de JesusO presente relatório foi desenvolvido no âmbito do curso de Mestrado em Enfermagem de Saúde Mental e Psiquiátrica da Escola Superior de Saúde do Instituto Politécnico de Leiria e menciona os ensinos clínicos realizados no âmbito da prática especializada, que decorreram em contexto comunitário, ambulatório e respostas diferenciadas, entre 10 de maio de 2021 e 21 de janeiro de 2022. Com este relatório pretendeu-se efetuar uma reflexão crítica fundamentada sobre o desenvolvimento das competências comuns e especializadas do EEESMP, e dar a conhecer resultados associados à prática baseada na evidência. Para o efeito, e numa primeira parte, foi realizada uma breve contextualização dos contextos de aprendizagem, seguida de uma análise crítico-reflexiva das competências adquiridas. Na segunda parte, apresenta-se o Projeto de Melhoria Contínua da Qualidade dos Cuidados de Enfermagem, intitulado “PsicAEROmente: Riscos Psicossociais e Capital Psicológico Positivo nos Profissionais de Saúde”. Este projeto visou aumentar o capital psicológico positivo dos enfermeiros e assistentes operacionais de um serviço de psiquiatria de um Hospital da Lezíria, através de uma intervenção especializada em ESMP. O grupo-alvo foi composto por 18 participantes, entre enfermeiros e assistentes operacionais. Tratando-se de um Projeto de Melhoria Contínua, o mesmo orientou-se pelas diferentes fases do ciclo de Deming. O programa de intervenção foi composto por 6 sessões formativas, em que a primeira sessão visou a apresentação do programa e a avaliação inicial, e a última visou a reaplicação dos instrumentos de avaliação, incluindo a avaliação/satisfação do programa. As sessões 1, 2, 3 e 4, de base cognitiva-comportamental, tiveram como focos centrais de intervenção: stresse, burnout e relacionamentos; esperança e otimismo; resiliência; e, por último, a autoeficácia. Com a aplicação do programa verificou-se a alteração positiva dos focos de enfermagem autoeficácia, resiliência e otimismo, o que reforça o contributo do Enfermeiro Especialista de Saúde Mental e Psiquiátrica no desenvolvimento de estratégias promotoras de saúde mental em contexto laboral.