Unidade de Investigação - CIIC - Computer Science and Communication Research Centre
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Percorrer Unidade de Investigação - CIIC - Computer Science and Communication Research Centre por Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) "07:Energias Renováveis e Acessíveis"
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- eSaúde - Sistemas e Tecnologias de Informação e Comunicação aplicados à SaúdePublication . Pereira, António; Rocha, ÁlvaroA eSaúde é uma área abrangente e multidisciplinar que se refere aos serviços de saúde que utilizam sistemas e tecnologias de informação e comunicação para melhorar o desempenho das organizações, instituições e empresas nesta área, bem como os cuidados de saúde prestados aos utentes. O presente número da RISTI é subordinado à temática da eSaúde, pretendendo integrar contribuições originais e relevantes nas suas dimensões tecnológica, organizacional e social. Os tópicos recomendados foram: Arquiteturas e sistemas de apoio à decisão na saúde; Sistemas inteligentes na saúde; Sistemas e tecnologias de informação para a saúde; Ontologias; Integração e interoperabilidade de sistemas; mSaúde: sistemas, tecnologias e aplicações móveis na saúde; Segurança e confidencialidade na saúde; Normas de informação na saúde; Plataformas de serviços; Sistemas de telemedicina; Reabilitação assistida por computador; eTerapia; Acessibilidade web na saúde; Registo clínico e eletrónico; Cuidados de saúde personalizados; Auditoria e qualidade do serviço prestado; Soluções para melhorar a qualidade de vida dos utentes; Soluções que contribuam para um envelhecimento ativo e saudável. Contudo, foram aceites outros tópicos relacionados com o tema. Foram submetidos 47 trabalhos científicos, provenientes de 10 países e de 2 continentes, que passaram por um processo rigoroso de avaliação. Cada artigo foi avaliado por, pelo menos, três membros do Conselho Científico. Das 47 submissões foram aceites 6 artigos, resultando numa taxa de aceitação final de 13%. A qualidade evidenciada pelos seis artigos publicados é a face visível da exigência desse processo.
- Explaining the seismic moment of large earthquakes by heavy and extremely heavy tailed modelsPublication . Felgueiras, Miguel MartinsThe search of physical laws that explain the energy released by the great magnitude earthquakes is a relevant question, since as a rule they cause heavy losses. Several statistical distributions have been considered in this process, namely heavy tailed laws, like the Pareto distribution with shape parameter α ≈ 0. 6667. Yet, for the usually considered Californian region (where earthquakes with moment magnitude, MW, greater than 7. 9 were never registered) the Pareto distribution with index near the above mentioned seems to have a "too heavy" tail for explaining the bigger earthquakes seismic moments. Usually an exponential tapper is applied to the distribution right tail (above the so called corner seismic moment), or another distribution is considered to explain these high seismic moment data (like another Pareto with different shape parameter). The situation is different for other regions where seisms of larger magnitudes do occur, leading to data sets for which heavy or even extremely heavy tailed models are appropriated. The purpose of this paper is to reduce the seismic moment, M0, of the very large earthquakes to particular heavy and extremely heavy tailed distributions. Using world seismic moment information, we apply Pareto, Log-Pareto and extended slash Pareto distributions to the data, truncated for M0 ≥ 1021 Nm and for M0 ≥ 1021. 25 Nm. For these great seisms we conclude that extended slash Pareto is a promising alternative to the more traditional Pareto and Log-Pareto distributions as a candidate to the real model underlying the data.