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- O Impacto dos Subsídios na Performance Financeira das Empresas: Evidência Comparativa entre Territórios de Baixa e Alta DensidadePublication . Bruno, Ana Rita Valente; Lisboa, Inês Margarida Cadima; Costa, Magali PedroEste trabalho analisa se os subsídios públicos, em particular os Sistemas de Incentivo à Inovação (SI Inovação) do Portugal 2020, produzem efeitos diferenciados no desempenho financeiro das empresas portuguesas consoante a sua localização geográfica. O estudo compara empresas situadas em territórios de baixa densidade com empresas localizadas noutras regiões, de forma a avaliar se as primeiras apresentam uma performance financeira distinta das segundas, em resultado da majoração da taxa de incentivo que lhes é atribuída. Estes apoios constituem instrumentos centrais da política de coesão, procurando reduzir disparidades regionais e fomentar a competitividade das Pequenas e Médias Empresas (PME). A análise empírica baseia-se numa amostra de empresas beneficiárias do Sistemas de Incentivo à Inovação agrupados em dois grupos: situadas em territórios de baixa densidade (BD) e nas restantes regiões do país (outros territórios – OT). Para assegurar comparabilidade entre os grupos foi aplicado o método de Propensity Score Matching (PSM). Posteriormente, recorreu-se ao modelo econométrico Difference-in-Differences (DID), com variáveis de controlo, de forma a estimar o efeito diferencial dos subsídios recebidos pelas empresas situadas nos territórios de baixa densidade sobre indicadores contabilísticos de desempenho: Rendibilidade do Ativo (RA), Rendibilidade do Capital Próprio (RCP), Crescimento do Volume de Negócios (CVN) e Produtividade do Trabalho (PT). Os resultados obtidos indicam que a simples majoração da taxa de incentivo poderá não ser suficiente para gerar impactos diferenciadores nas empresas localizadas em territórios mais desfavorecidos. Tal conclusão poderá apontar para a necessidade de complementar os apoios financeiros com medidas estruturais, como acompanhamento técnico, reforço de capacidades internas e estratégias de desenvolvimento territorial integradas, com vista a maximizar a eficácia das políticas públicas de apoio ao investimento e à inovação.
- ALGORITHMS FOR BUBBLE SEGMENTATION IN LIQUID-GAS MIXTURESPublication . Oliveira, João Rafael Freitas; Pinheiro, Rafael Fernandes; Pinto, Rui FonsecaThe accurate, automated analysis of liquid-gas mixtures is essential for advancing numerous scientific and industrial fields, with the precise segmentation of individual bubbles being a critical step. This thesis addresses the challenge of bubble instance segmentation using deep learning. A significant practical constraint was the availability of a large real-world dataset that lacked pixel-level annotations, making traditional supervised training infeasible. To overcome this, a methodology based on training models with synthetically generated data was developed. A comparative study of various Machine Learning architectures was conducted to identify an optimal approach for this task. The results demonstrate that a Mask R-CNN model with a ResNet-50 backbone provides the most effective performance, establishing a strong baseline for the segmentation task. The primary limitation observed was the performance degradation when applying the synthetically-trained model to real-world images, a result of the domain gap between the two datasets. This effect was particularly evident in images with dense or overlapping bubble formations. In summary, this research successfully validates the viability of leveraging synthetic data to train deep learning models for bubble segmentation. The work provides a foundational framework, establishes a robust performance benchmark, and identifies the domain gap as the central challenge for achieving high-fidelity results on realworld imagery.