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- Deep learning for building stock classification for seismic risk analysisPublication . Lopes, Jorge Miguel Soares; Gouveia, Feliz RibeiroNas últimas décadas, a maioria dos esforços para catalogar e caracterizar o ambiente construído para a avaliação de riscos múltiplos têm-se concentrado na exploração de dados censitários habitacionais, conjuntos de dados cadastrais e pesquisas locais. A primeira abordagem é atualizada apenas a cada 10 anos e não fornece informações sobre a localizações dos edifícios. O segundo tipo de dados está disponível apenas para algumas áreas urbanos, e a terceira abordagem requer levantamentos realizados por profissionais com formação em engenharia, o que é proibitivo em termos de custo para estudos de risco em larga escala. Portanto, é evidente que os métodos para caracterizar o ambiente construído para a análise de riscos em larga escala, estão atualmente ausentes, o que dificulta a avaliação do impacto de fenómenos naturais para fins de gestão de riscos. Alguns esforços recentes têm demonstrado como algoritmos de aprendizagem-máquina podem ser treinados para reconhecer características arquitetónicas e estruturais específicas dos edifícios a partir de imagens das suas fachadas e propor, de forma probabilística, uma ou várias classes de edifícios. Neste estudo, demonstrou-se como tais algoritmos podem ser combinados com dados do OpenStreetMap e imagens do Google Street View para desenvolver modelos de exposição para a análise de riscos múltiplos. Um conjunto de dados foi construído com aproximadamente 5000 imagens de edifícios da freguesia de Alvalade, no distrito de Lisboa (Portugal). Esse conjunto foi utilizado para testar diferentes algoritmos, resultando em níveis de desempenho e exatidão distintos. O melhor resultado foi obtido com o Xception, com uma exatidão de cerca de 86%, seguido do DenseNet201, do InceptionResNetV2 e do InceptionV3, todos com exatidões superiores a 83%. Estes resultados servirão de suporte a futuros desenvolvimentos na avaliação de modelos de exposição para análise de risco sísmico. A novidade deste trabalho consiste no número de características de edifícios presentes no conjunto de dados, no número de modelos de aprendizagem profunda treinados e no número de classes que podem ser utilizadas para construir modelos de exposição.
- Influência do contexto pós-pandemia e dos atuais conflitos armados na vontade e tomada de decisão de parentalidadePublication . Rocha, Filipa de Araújo; Cunha, PedroO presente trabalho de investigação foi desenvolvido no âmbito da Unidade Curricular: Dissertação, inserida no 2º ano do Mestrado em Psicologia Clínica e da Saúde, da Universidade Fernando Pessoa, no Porto. Este trabalho tem por tema “Influência do contexto pós-pandemia e dos atuais conflitos armados na vontade e tomada de decisão de parentalidade”. A transição para a parentalidade representa uma das etapas mais importantes na vida do indivíduo, mas também um desafio de grande responsabilidade que exige profundas transformações e adaptações. Verifica-se que na contemporaneidade o adiamento da parentalidade se assume como uma tendência crescente no panorama europeu, altamente afetado pelo contínuo decréscimo da fecundidade. Tudo isto transforma as sociedades europeias em sociedades de risco e de incerteza mundial, em consequência da não reposição demográfica. O presente estudo é parte de uma investigação mais ampla sobre o adiamento do projeto parental e teve como objetivo compreender se a vontade e decisão de parentalidade dos sujeitos da amostra selecionada, neste período, se encontram diminuídas pelas consequências resultantes da COVID-19 e dos atuais conflitos armados. A pesquisa empírica seguiu a metodologia qualitativa e a amostra é composta por sete entrevistados, dos 26 aos 32 anos de idade, cumprindo todos os critérios de inclusão definidos. Para a recolha de dados foi utilizado um guião de entrevista semiestruturada, concebido especificamente para esta investigação, estruturado em blocos temáticos, tendo em conta a revisão da literatura e os objetivos gerais do estudo. O tratamento e a análise de dados foram realizados através da análise de conteúdo dos discursos dos entrevistados. De modo geral, os principais resultados obtidos sugerem que as consequências pós-pandemia não exercem qualquer tipo de influência na vontade e tomada de decisão de parentalidade nos sujeitos da amostra. No entanto, relativamente aos atuais conflitos armados, estes podem ser um condicionante na transição parental em razão dos sentimentos de insegurança e de receio.
- Diferentes técnicas de desobturação em endodontia: revisão narrativaPublication . Azria, Dan; Matos, Miguel AlbuquerqueIntrodução: O retratamento Endodôntico consiste na desobturação, desinfeção, preparação e preenchimento do sistema de canais radiculares. A desobturação consiste na remoção do material obturador do dente. Objetivo: Este trabalho detalhará as diferentes técnicas utilizadas na desobturação de canais radiculares, e centrar-se-á, portanto, exclusivamente na fase clínica deste procedimento. Metodologia: Efetuou-se uma pesquisa bibliográfica na base de dados PubMed usando as palavras-chave: “retratamento endodôntico”, “técnicas de desobturação”, “desobturação do canal radicular”, “métodos de retratamento endodôntico”, “retratamento endodôntico não cirúrgico”. Resultados: Da pesquisa e após remoção de duplicados resultaram 371 artigos, inicialmente avaliados através do título e resumo, seguida da leitura completa. No final foram selecionados 90 artigos e 3 livros. Conclusão: Os sistemas manuais e mecânicos têm eficiência semelhante, e a sua combinação permite otimizar a limpeza dos canais radiculares. Os solventes visam melhorar a remoção de material obturador, no entanto os resultados não são satisfatórios, e a sua eficácia é controversa.
- Papel do canabidiol na modulação da resposta imunitáriaPublication . Teixeira, Joana Sofia Gomes; Assunção, Amélia; Carvalho, MárciaO canabidiol (CBD), principal canabinoide não psicotrópico derivado da planta da canábis, recebeu aprovação da Food and Drug Administration e da Agência Europeia de Medicamentos para o tratamento de crises epiléticas pediátricas. No entanto, o CBD também tem efeitos anti-inflamatórios e imunomoduladores relevantes. Este trabalho tem como objetivo fazer uma revisão atual da literatura existente sobre os efeitos do CBD na modulação do sistema imunitário. No que concerne à modulação de citocinas e quimiocinas, o CBD exibe a capacidade de regular a resposta imunitária, resultando na redução da secreção de mediadores pró-inflamatórios. Essa regulação tem implicações importantes, especialmente em doenças autoimunes, uma vez que muitas dessas condições são desencadeadas ou exacerbadas por uma resposta inflamatória desregulada mediada por citocinas. Adicionalmente, o CBD exerce influência tanto sobre a imunidade inata quanto a adaptativa, afetando a funcionalidade de diversas categorias de células do sistema imunitário, como macrófagos e linfócitos. As evidências sugerem que o sistema endocanabinoide é um alvo proeminente para o tratamento de doenças inflamatórias e autoimunes, com destaque para a capacidade do CBD de modular o sistema endocanabinoide, o que, por sua vez, regula a resposta imunitária, diminuindo a libertação de citocinas inflamatórias e influenciando diversas células do sistema imunitário. No entanto, são ainda necessários estudos clínicos para estabelecer o papel terapêutico do CBD em doenças com uma forte componente inflamatória, tais como a esclerose múltipla e outras doenças autoimunes, cancro, asma e doenças cardiovasculares.
- As vitaminas C e E no desenvolvimento da doença periodontal: revisão narrativaPublication . Alves, Miriam Ochôa Morgado Mendes; Rua, RuiEsta revisão fornece uma análise abrangente do papel das vitaminas C e E no desenvolvimento da doença periodontal, nomeadamente no combate ao stress oxidativo e à inflamação resultante. Um dos fatores agravantes no desenvolvimento do processo inflamatório é o stress oxidativo. No decorrer da doença periodontal, o equilibro fisiológico do organismo de reduzir espécies reativas de oxigénio é ultrapassado e o seu excesso atua como promotor para a inflamação local contribuindo para a redução do tecido de suporte periodontal remanescente. Neste contexto, enzimas antioxidantes são a primeira linha de defesa contra a excessiva acumulação de espécies reativas de oxigénio, no entanto antioxidantes exógenos, como a vitamina C e E providenciam um suporte importante na manutenção dos níveis de espécies reativas de oxigénio. Estas vitaminas, que possuem múltiplas e importantes funções biológicas, podem atuar em sinergia com enzimas endógenas reduzindo os efeitos do stress oxidativo.
- Machine learning for earthquake damage detection: a comparative analysis of algorithm performancePublication . Costa, André Manuel Alves; Gouveia, Feliz Ribeiro; Silva, Vítor Emanuel Marta daThis work aims to analyse and improve the results of machine learning algorithms for estimating damage in buildings following an earthquake, thus enabling rapid post-earthquake assessment to prevent further physical, economic and social damage. Using real datasets, nine algorithms were tested and compared: Ridge Regressor, Lasso Regressor, Support Vector Regressor, Decision Tree, Random Forest, Gradient Boost, Extreme Gradient Boost, Artificial Neural Networks and Multi-layer Perceptron. The key findings of the research resulted in the demonstration of the importance of dataset practicality, while encompassing heterogeneity of buildings, and highlights the positive impact of data transformation on algorithm performance when compared to previous research papers lacking such transformations. Furthermore, it was concluded that the Artificial Neural Network algorithm consistently outperforms others, justifying its academic and practical preference despite the longer training times and reaffirming its significance in earthquake damage prediction. It was possible to assess that other algorithms such as Gradient Boost, Extreme Gradient Boost and Random Forest are acceptable, practical, understandable and reliable alternatives. These findings contribute to the advance of earthquake engineering and highlight the potential of Machine Learning in post-earthquake risk mitigation.