PIDI/CISeD/2023/011 • Modelos de Inteligência Artificial para Deteção de Stress Crónico e Padrões de Movimento em Ambientes de Atividades da Vida Diária

Investigador Responsável: Rui Pedro Duarte Duração: 2022 – 2024 Membros da equipa do CISeD Carlos Augusto da Silva Cunha Por muito tempo, o stress foi considerado um importante fator de saúde que afeta a qualidade de vida. Diversos estudos indicam que o stress excessivo e contínuo pode desencadear ou agravar diversas doenças, como o cancro […]

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Enhancing quality of life: Human-centered design of mobile and smartwatch applications for assisted ambient living

Augusto, G., Duarte, R., & Cunha, C. (2023). Enhancing quality of life: Human-centered design of mobile and smartwatch applications for assisted ambient living. Journal of Autonomous Intelligence, 7(1). DOI: 10.32629/jai.v7i1.762

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Agile-based Requirements Engineering for Machine Learning: A Case Study on Personalized Nutrition

Cunha, C., Oliveira, R., & Duarte, R. (2023). Agile-based Requirements Engineering for Machine Learning: A Case Study on Personalized Nutrition. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, 12(2), 319–327. Retrieved from https://ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/4255

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Nutrition Control System Based on Short-term Personal Demands

Cunha, C., Duarte, P., Oliveira, R. (2023). Nutrition Control System Based on Short-term Personal Demands. Procedia Computer Science, 224(2023), 565-571. DOI: 10.1016/j.procs.2023.09.082

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Mobile Application for Real-Time Food Plan Management for Alzheimer Patients through Design-Based Research

Duarte, R. P., Cunha, C. A. S., Alves, V. N. N. (2023). Mobile Application for Real-Time Food Plan Management for Alzheimer Patients through Design-Based Research. Future Internet, 15(5), 168. http://dx.doi.org/10.3390/fi15050168

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PIDI/CISeD/2022/009 • Adaptação autónoma de planos alimentares

Investigador Responsável: Carlos Augusto da Silva Cunha Duração: 2022 – 2024 Membros da equipa do CISeD Rui Pedro Amaro Duarte A elaboração, acompanhamento, ajuste e adaptação de um plano alimentar alinhado com as necessidades de nutrição de uma pessoa requer a obtenção regular de dados biométricos, hábitos alimentares, atividade física e consumos energéticos. Esses dados

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PIDI/CISeD/2022/007 • Modelos de Machine Learning para Deteção de Padrões e Preferências Alimentares

Investigador Responsável: Rui Pedro Duarte Duração: 2022 – 2024 Membros da equipa do CISeD Carlos Augusto da Silva Cunha Ricardo Luís da Costa Gama A alimentação assume um papel cada vez mais importante na vida das pessoas e uma alimentação adequada associada a um estilo de vida saudável permite aumentar a esperança média de vida.

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Machine Learning and Food Security: Insights for Agricultural Spatial Planning in the Context of Agriculture 4.0

Martinho, V. J. P. D., Cunha, C. A. d. S., Pato, M. L., Costa, P. J. L., Sánchez-Carreira, M. C., Georgantzís, N., Rodrigues, R. N., Coronado, F. (2022). Machine Learning and Food Security: Insights for Agricultural Spatial Planning in the Context of Agriculture 4.0. Applied Sciences, 12, 11828. https://doi.org/10.3390/app122211828

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Thought on Food: A Systematic Review of Current Approaches and Challenges for Food Intake Detection

Neves, P. A., Simões, J., Costa, R., Pimenta, L., Gonçalves, N.J., Albuquerque, C., Cunha, C., Zdravevski, E., Lameski, P., Garcia, N. M., et al. (2022). Thought on Food: A Systematic Review of Current Approaches and Challenges for Food Intake Detection. Sensors, 22: 6443. https://doi.org/10.3390/s22176443

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