A Study on the Spontaneous Ignition of Some Ligneous Pellets
Ferreira, T., Marques, E., Paiva, J. M., Pinho, C. (2023).
A Study on the Spontaneous Ignition of Some Ligneous Pellets.
Fire, 6(4), 153.
DOI:10.3390/fire6040153
Using Artificial Intelligence to Prevent Drowsiness Based on Facial Recognition
Santos, G., Lopes, P., Guedes, D., Azevedo, D., Soares, F. (2023).
Using Artificial Intelligence to Prevent Drowsiness Based on Facial Recognition.
International Journal of Computers, 8, 45-52.
Gestão do valor: Uma visão normativa
Gaspar, D., Simões, P., Lopes, O., Clara, J., & Reguenga, D. (2023).
Gestão do valor: Uma visão normativa.
RAE – Revista De Ativos De Engenharia, 1(2), 55–69.
DOI: 10.29073/rae.v1i2.713
A Longitudinal Study on Sustainability Perceptions in Portugal
Ferreira, B. M., Abrantes, J. L., Reis, M., Brambilla, F. R. (2023).
A Longitudinal Study on Sustainability Perceptions in Portugal.
Sustainability, 15(7), 5893.
https://doi.org/10.3390/su15075893
Bank Credit and Trade Credit: The Case of Portuguese SMEs from 2010 to 2019
Pinto, A. P. S., Henriques, C. M. R., Cardoso, C. E. O. da S., & Neves, M. E. D. (2023).
Bank Credit and Trade Credit: The Case of Portuguese SMEs from 2010 to 2019.
Journal of Risk and Financial Management, 16(3), 170. MDPI AG.
Retrieved from http://dx.doi.org/10.3390/jrfm16030170
The relationship between acute pain and other types of suffering in pre-hospital trauma victims: An observational study
Mota, M., Melo, F., Henriques, C., Matos, A., Castelo-Branco, M., Monteiro, M., Cunha, M., Santos, M. (2023).
The relationship between acute pain and other types of suffering in pre-hospital trauma victims: An observational study.
International Emergency Nursing, 71(2023), 101375.
DOI: 10.1016/j.ienj.2023.101375
Recolha e estruturação da informação no âmbito de um estágio curricular
Ramos, C., Carvalho, M., Martins, S., Carvalho, J., Braga, M., Cardoso, M., Carvalho, A. B., Santos, E. (2023).
Recolha e estruturação da informação no âmbito de um estágio curricular.
E3 – Revista de Economia, Empresas e Empreendedores na CPLP, 9(1), 83-97.
doi: 10.29073/e3.v9i1.770
Regional Helix’ 22: Melhor artigo é de investigadores do CISeD/IPV
24-25 novembro, 2022
O artigo premiado intitula-se “The role of knowledge transfer in innovation capacity and the moderating effect of absorption capacity”.
Os investigadores do Centro de Investigação em Serviços Digitais do (CISeD) Natália Figueiredo e José Luís Abrantes, juntamente com a investigadora Cristina Fernandes (UBI) receberam o prémio de melhor artigo do Regional Helix’ 22, que se realizou em Aveiro entre nos dias 24 e 25 de novembro.
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 são analisados no contexto do cumprimento dos objetivos da pessoa, fornecendo feedback para reajustar dinamicamente o plano, criando assim um sistema de controlo da sua nutrição. A introdução de sensores para a recolha de dados e de algoritmos de inteligência artificial para a criação de modelos personalizados transformou a nutrição num processo autónomo que pode ser realizado sem ou com a mínima intervenção do nutricionista. Este processo baseia-se em dados da pessoa com um espetro mais abrangente do que o proporcionado no acompanhamento da nutrição tradicional, sendo por esse motivo também potencialmente mais eficaz. A disponibilidade dos dados permite também fazer adaptações ao plano em ciclos mais curtos, podendo reduzir o tempo necessário para atingir os objetivos individuais. Pretende-se neste projeto desenvolver um sistema de controlo da nutrição baseado nos dados recolhidos por sensores (e.g., smartwatches e balanças inteligentes) para ajustar o plano alimentar dinamicamente recorrendo a algoritmos de machine learning e deep learning.
PIDI/CISeD/2022/004 • Indústrias de defesa de alta tecnologia: Desenvolvimento de sistemas autónomos inteligentes
Investigador Responsável:
João Reis
Nuno Melão
Duração: 2022 – 2023
Membros da equipa do CISeD
Nuno Melão
Inovações tecnológicas como a robótica e a inteligência artificial têm permitido o desenvolvimento de sistemas autónomos inteligentes no sector da defesa. Contudo, é comum os decisores manifestarem dúvidas sobre que tipo de decisões é que devem ser transferidas para estes sistemas. Por outro lado, as leis internacionais estipulam que a responsabilidade pela utilização de sistemas de armas cabe aos humanos, não podendo ser transferida para máquinas. Assim, outro desafio importante é determinar o grau de interação humano‐máquina nos sistemas autónomos inteligentes. Para auxiliar a resolver estes dilemas, este projeto visa identificar os atributos e grau de automação/humanização dos sistemas autónomos inteligentes desenvolvidos pela indústria militar em Portugal. Este projeto contribuirá para a produção de conhecimento sobre sistemas militares autónomos, bem como para assegurar que os processos de tomada de decisão letais não sejam transferidos para máquinas, indo assim de encontro a preocupações legais e éticas.