Percorrer por data de Publicação, começado por "2022-04-07"
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- SISAMED: sistema de baixo custo de apoio e alerta à toma de medicação em casa recorrendo a visão computacional e modelos deep learningPublication . Rodrigues, Jardson; Torres, José; Soares, ChristopheO trabalho apresentado nesta dissertação desenvolve um sistema de reconhecimento automático de objetos no contexto da tomada e adesão ao medicamento. Os objetos detectados são os medicamentos distintos, baseado em análise de sequências de imagens. A aplicação funciona com base no horário em que cada medicamento precisa ser tomado. Após o cadastrado dos devidos dados, o sistema passa a monitorar em tempo real os medicamentos para uma posterior sinalização de que aquele dado horário é necessário uma ação de tomada. No modelo utilizado para reconhecer os medicamentos, usou-se as anotações e categorização dos medicamentos desejados para o monitoramento, essas informações foram geradas de uma sequência de imagens e em posições diferentes, afim de gerar um maior dinamismo no reconhecimento. Consideramos que um objeto possa ser deixado sobre a mesa de maneira aleatória. Dados de coordenadas dessas imagens foram carregadas em uma rede neural com poucas camadas convulsionais. Uma abordagem utilizada na área de Visão Computacional e o treinamento do modelo em um hardware com grande poder de processamento de imagens em GPU. Nesta tarefa de processamento, para alcançar uma maior qualidade técnica, o algoritmo foi submetido em ambiente de nuvem da empresa Google, um espaço disponível e gratuito o suficiente para o treinamento dos objetos em questão. Detalha-se também neste trabalho todas as etapas para o desenvolvimento desta solução e o seu respectivo funcionamento, verificando assim os resultados obtidos por meio de testes perante um cenário limitado de circunstâncias em que o sistema foi submetido. A conclusão mostra que o problema de esquecimento ou não adesão de medicamentos no horário correto possa ser minimizada com tecnologias disponíveis e de fácil acesso, bastando assim um estudo e investigação das mais variadas possibilidades de aplicação de tecnologias da área de Visão Computacional, que é um dos ramos da Inteligência Artificial. Sua utilização comprova que é possível a classificação de medicamentos utilizando apenas sequências de imagens obtidas por uma câmara de vídeo e submetida a um computador de baixo custo.
- Pessoas, informação e tecnologias digitais: uma terceira natureza a caminho?Publication . Gouveia, Luis BorgesVivemos tempos de aceleração do uso e exploração do digital em todos os setores de atividade humana. A pandemia e, mais recentemente, a guerra na Europa, tornaram ainda mais crítico o papel do digital, da informação e da cultural digital como meios para prover a disrupção das tradicionais noções de espaço e tempo bem como o modo como nos organizamos. O contexto atual é de transição, confrontando práticas antigas com as suas limitações e com a constatação de novas avenidas de aplicação. O terreno está aberto e será fértil a inúmeras inovações com capacidade de transformar práticas antigas – com uma constante incerteza face ao futuro próximo. Neste contexto, de uma transformação digital bem mais profunda que a de ferramentas e de suporte, as novas práticas são ainda amplificadas pelas possibilidades da tecnologia em especial com recurso à inteligência artificial, de formas difíceis de perceber pelos padrões atuais. Neste cenário, são bastantes os desafios e as necessidades para manter o mundo centrado na atividade humana e nas pessoas. Esta apresentação partilha uma reflexão em a gestão da informação é central, que precisamos de prover sistemas de informação adequados e o digital terá de constituir uma nossa terceira natureza, de modo a ainda focar nos seres humanos, o essencial da atividade humana
- A scoping review of flow researchPublication . Peifer, Corinna; Wolters, Gina; Harmat, László; Heutte, Jean; Tan, Jasmine; Freire, Teresa; Tavares, Dionísia; Fonte, Carla; Andersen, Frans Orsted; van den Hout, Jef; Šimleša, Milija; Pola, Linda; Ceja, Lucia; Triberti, StefanoFlow is a gratifying state of deep involvement and absorption that individuals report when facing a challenging activity and they perceive adequate abilities to cope with it (EFRN, 2014). The flow concept was introduced by Csikszentmihalyi in 1975, and interest in flow research is growing. However, to our best knowledge, no scoping review exists that takes a systematic look at studies on flow which were published between the years 2000 and 2016. Overall, 252 studies have been included in this review. Our review (1) provides a framework to cluster flow research, (2) gives a systematic overview about existing studies and their findings, and (3) provides an overview about implications for future research. The provided framework consists of three levels of flow research. In the first “Individual” level are the categories for personality, motivation, physiology, emotion, cognition, and behavior. The second “Contextual” level contains the categories for contextual and interindividual factors and the third “Cultural” level contains cultural factors that relate to flow. Using our framework, we systematically present the findings for each category. While flow research has made progress in understanding flow, in the future, more experimental and longitudinal studies are needed to gain deeper insights into the causal structure of flow and its antecedents and consequences.