FCT (DCEA) - Mestrado em Engenharia Informática
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Browsing FCT (DCEA) - Mestrado em Engenharia Informática by advisor "Pereira, Ivo"
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- Blockchain timetabling scheduling systemPublication . Pereira, Bruno Miguel Batista; Pereira, Ivo; Soares, ChristopheIn today’s world, how individuals organize their lives is increasingly vital. Everyone has their way of managing time. This shows how important it is to have schedules that match their rhythms. Offering individuals the chance to tailor their schedules would greatly benefit many. This thesis presents a potential solution to this widespread issue. The system proposed in this research offers a solution to the described challenge. It brings together two main aspects, the creation of personal schedules within boundaries set by employers, whether they be companies, universities, or other management entities. The intriguing and democratic aspect of this system is its second phase. Those who will use the system can also voice their preferences. The system will produce a range of schedules, allowing users to vote on their favored option. These votes are stored on a blockchain, ensuring enhanced reliability, transparency, and security that other methods might not offer. This system is applicable across a broad spectrum of sectors and situations. This scheduling tool works for many different places, like hospitals, workplaces, schools, and many others. The university scenario was more detailed and explored in this thesis as a test case. To handle the high computational demands, was opted for an innovative approach. Used Graphics Processing Unit (GPU)s instead of traditional Central processing unit (CPU)s for the scheduling component. The GPU’s inherent capabilities make parallel operations faster and generation quicker. The findings from this study suggest that such a system can be applied in real-life scenarios with promising results. It also demonstrates that using GPUs was the right choice in terms of performance and resource optimization. To sum up, this system combines a tool for creating schedules with blockchain voting to provide a complete solution for generating schedules. In addition to efficient resource distribution, it also ensures fairness and trust in decision-making. It does this by integrating its important parts. This research significantly contributes to the fields of optimization and constraint satisfaction, with potential applications extending beyond the educational scenario discussed here.
- Blockchain-based system for document storage and signatures of consenting formsPublication . Pinto, Rúben José Saraiva; Soares, Christophe; Pereira, IvoNowadays, decentralized models connecting various users and entities have gained prominence across the healthcare, finance, and Supply Chain Domains. Decentralized applications represent a transformational approach to data management and transaction execution, emphasizing security, data integrity, and transparency. At the core of these applications lies the blockchain system. This decentralized architecture supports a framework that guarantees data immutability and ensures network-wide transparency through consensus mechanisms. This work aims to explore the application of a blockchain-based system for managing, storing, and signing consent forms within a decentralized framework. By leveraging smart contracts, the system facilitates the creation, modification, deletion, and storage of documents issued by authorized medical entities. Patients can sign these documents, with every alteration and transaction meticulously tracked and recorded, enhancing privacy and data integrity. In addition to these benefits, a private system with role-based access control restricts access to consent forms, as determined by the medical authority that created the documents. The proposed project of this theses aims to leverage these benefits by implementing a Corda application, a blockchain-based solution designed for managing consent forms within the healthcare ecosystem. This solution will enable healthcare providers, patients, and other stakeholders to securely access, share, and manage sensitive medical data with full confidence in its integrity and privacy. By incorporating decentralized technology, the project seeks to create a system where patient consent is stored immutably on the blockchain, ensuring that no unauthorized modifications can be made. Furthermore, the evaluation and testing section of this work reinforces the access security and permission enforcement mechanisms that are proposed and implemented. Rigorous tests and practical examples demonstrate the system's ability to protect patient data and uphold privacy standards, ensuring that only authorized users can interact with sensitive information.
- Send frequency prediction on email marketingPublication . Araújo, Carolina Tomé de; Soares, Christophe; Pereira, IvoO E-mail Marketing é uma forma de marketing direta que utiliza o e-mail como um meio de comunicação comercial pelo que numa perspetiva mais ampla, qualquer e-mail enviado a um potencial subscritor e atuais subscritores também pode ser considerado e-mail marketing. Assim sendo, o subscritor vai receber várias comunicações ao longo do dia, reduzindo a visibilidade dos e-mails mais antigos com a entrada de novas comunicações e consequentemente, reduzindo as taxas de aberturas. Tendo em conta que existem subscritores que preferem abrir e ler as suas comunicações de manhã, outros de tarde e alguns durante a noite, é necessário enviar uma comunicação que proporcione uma maior visibilidade que perpetue maiores taxas de abertura e uma maior captação de interesse do subscritor com a entidade que enviou uma comunicação. Esta tese apresenta uma solução para enviar comunicações de marketing na altura certa aos subscritores ou potenciais subscritores. A sua contribuição consiste num modelo segmentado que utiliza um algoritmo tradicional de clustering baseado na informação trocada entre as empresas e os seus subscritores. O modelo implementa posteriormente uma abordagem de ensemble paralelo utilizando técnicas como simple averaging e stacking com algoritmos de regressão treinados (RF, Linear Regression, KNN e SVR) e com um algoritmo de deep learning (RNNs) para determinar a melhor altura para enviar comunicações de e-mail. A implementação é executada utilizando um dataset fornecido pela empresa E-goi para treinar e testar a abordagem mencionada. Os resultados obtidos nesta tese indicam que o algoritmo KNN é mais adequado para prever o melhor momento para enviar comunicações de e-mail dos algoritmos ML treinados. Das duas técnicas utilizadas para a abordagem do ensemble paralelo, o stacking é o mais adequado para prever o melhor momento para o envio das comunicações de e-mail.
- Sistema assistido para seleção de RH (SA4S-RH)Publication . Mota, Samuel Marques; Moreira, Rui Silva; Pereira, IvoA complexidade envolvida na seleção de candidatos pelas empresas exige a aplicação de diversas tecnologias, que desempenham um papel crucial na otimização da triagem e na escolha dos profissionais mais adequados para cada posição. As metodologias tradicionais apoiam-se sobretudo na correspondência direta (matching) de palavras-chave (keywords) relevantes extraídas do currículo e da descrição da vaga. Contudo, estas limitam-se à avaliação superficial, sendo pouco adaptativas devido à grande variação semântica da linguagem. Para resolver esse problema, foi proposta a pipeline SA4S-RH, onde foram usadas ferramentas com base na análise de processamento de linguagem natural, para analisar e interpretar o contexto das skills apresentadas de cada candidato com base na análise textual profunda e a atribuição de uma skill na taxonomia ESCO com recurso a um modelo de linguagem (Large Language Model). Esta abordagem permitiu a normalização das competências extraídas de cada candidato e dos requisitos da descrição da vaga para poder ser feita uma comparação justa. Paralelamente, esta abordagem permite tirar conclusões sobre o estado atual do mercado de trabalho, como as competências mais procuradas e as mais em falta. Para avaliar os resultados obtidos pelo modelo de linguagem (Large Language Model) na tarefa de atribuição de entidades (Entity Linking) da taxonomia ESCO, foram definidas métricas claras e mensuráveis, como a taxa de acerto em relação a um dataset sintético, anotado com a entidade ESCO esperada e a atribuída pelo modelo. Essa abordagem permitiu uma avaliação objetiva do desempenho da pipeline SA4S-RH, com foco na precisão do modelo na correspondência entre as menções de Skills extraídas e as entidades da taxonomia ESCO. Os resultados obtidos pela aplicação da pipeline SA4S-RH mostraram uma promissora capacidade na utilização de LLM para tarefas de processamento de linguagem natural, na tarefa de Entity Linking. A precisão de 70,63%, alcançada no reconhecimento correto de Skills, indica que a utilização de LLMs para tarefas de Entity Linking pode ser eficaz em contextos onde a identificação de habilidades profissionais a partir de descrições textuais é crítica, bem como na análise de vagas de emprego ou currículos.