[CDS] Connected Digital Society

Systemic lupus erythematosus disease activity score (SLE-DAS) enables accurate and user-friendly definitions of clinical remission and categories of disease activity

Jesus, D., Larosa, M., Henriques, C., Matos, A., Zen, M., Tomé, P., Alves, V., et al. (2021).
Systemic lupus erythematosus disease activity score (SLE-DAS) enables accurate and user-friendly definitions of clinical remission and categories of disease activity.
Annals of the Rheumatic Diseases, 80(12), 1568-1574.
DOI: 10.1136/annrheumdis-2021-220363

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Fatores influenciadores da credibilidade dos anúncios turísticos partilhados no Youtube

Augusto, L., Santos, S., Espírito Santo, P. (2021).
Fatores influenciadores da credibilidade dos anúncios turísticos partilhados no Youtube. 
Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao, (E46), 478-492.
Retrieved from https://www.proquest.com/openview/5896f6d6282008863cb79b0b4c2d261e/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393

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O Youtube como meio para a imersão dos consumidores nas narrativas das marcas

Augusto, L., Santos, S., Espírito Santo, P. (2021).
O Youtube como meio para a imersão dos consumidores nas narrativas das marcas. 
Revista Iberica de Sistemas e Tecnologias de Informacao, (E46), 518-530.
Retrieved from https://www.proquest.com/openview/436c4790cb1ca8a42b84610bed1583ad/1?pq-origsite=gscholar&cbl=1006393

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Digital Communication and Dialogism in Official Websites of Tourism Institutions: From Past to Present

Santos, S., Augusto, L. F., Oliveira, A. (2021).
Digital Communication and Dialogism in Official Websites of Tourism Institutions: From Past to Present.
In M. G. Dinis, L. Bonixe, S. Lamy, Z. Breda (Eds.), Impact of New Media in Tourism (pp. 18).
IGI Global.
DOI: 10.4018/978-1-7998-7095-1.ch012

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The Role of Customer Engagement in the COVID-19 Era

Santos, S., Espírito Santo, P., Augusto, L. (2021).
The Role of Customer Engagement in the COVID-19 Era.
In M. G. Dinis, L. Bonixe, S. Lamy, Z. Breda (Eds.), Impact of New Media in Tourism (pp. 26).
IGI Global.
DOI: 10.4018/978-1-7998-3919-4.ch005

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An Application for Risk of Crime Prediction Using Machine Learning

Fonseca, L., Pinto, F. C., Sargento, S. (2021).
An Application for Risk of Crime Prediction Using Machine Learning.
World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Computer and Systems Engineering, 15(2), 166-174).
Retrieved from https://publications.waset.org/10011881/an-application-for-risk-of-crime-prediction-using-machine-learning

Intrusion and anomaly detection for the next-generation of industrial automation and control systems

Rosa, L., Cruz, T., Freitas, M. B., Quitério, P., Henriques, J., Caldeira, F., Monteiro, E., Simões, P. (2021).
Intrusion and anomaly detection for the next-generation of industrial automation and control systems.
Future Generation Computer Systems, (119), 50-67.
DOI: 10.1016/j.future.2021.01.033

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PTDC/GES-AMB/0934/2020 • Transições Transformativas Sustentáveis – Conciliar a Aceleração das Transições para Baixo Carbono com Transformações do Sistema

Duração: 2021 – 2024

Membros da equipa do CISeD
Paulo Moisés Costa
Paulo Tomé

Entidades financiadoras:
FCT

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O projecto investiga os tipos de estratégias de descarbonização que cumprem o Acordo de Paris, cuja implementação requer a transformação de vários sectores para além da energia, como a mobilidade, construção, agro-alimentar e indústria. Essa transformação sectorial coloca desafios ao desenvolvimento dos países e das regiões, que se tornaram particularmente prementes numa altura em que os estados têm de acelerar a transição de baixo-carbono com as finanças mais fragilizadas e com a necessidade de relançamento económico, depois da crise pandémica. A investigação combina teorias das transições sociotécnicas e da geografia económica para identificar as estratégias de transição de baixo-carbono com maior potencial transformador e investigar como os países e regiões se preparam para essa transformação. O foco desta pesquisa é no tipo de estratégias de transição que são mais benéficas para a economia, ou seja, que têm capacidade para gerar mudanças nos outros sectores. O projecto estuda as possíveis direções da transição e a sua capacidade transformadora, avalia até que ponto o sistema se está a preparar para esse modo de transição e identifica as áreas que estão a liderar ou a atrasar a mudança. Esta investigação irá ainda identificar padrões de transformação para modos de consumo e produção sustentável a emergir a nível empresarial, e compará-los com as estratégias de descarbonização prescritas na literatura. Os resultados irão contribuir para a discussão sobre os processos e modos de condução das transições sustentáveis associados a diferentes características económicas das regiões. O projecto irá ainda contribuir para a discussão sobre a influência do contexto como facilitador ou limitador de alguns tipos de estratégias de descarbonização, assim como permitirá identificar dimensões chave sobre as quais as políticas podem intervir de modo a amplificar o efeito das transições na transformação estrutural a nível nacional e regional

DINAMIA’CET-Iscte – Centro de Estudos sobre a Mudança Socioeconómica e o Território
Instituto de Geografia e Ordenamento do Território da Universidade de Lisboa (IGOT )
Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Investigação e Desenvolvimento em Lisboa (IESCIDL)
Instituto Politécnico de Viseu (IPV)
Laboratório Nacional de Energia e Geologia, I.P. (LNEG)

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PROJ/IPV/ID&I/002 • Sistema Inteligente de Controlo de Planos Alimentares para Doentes de Alzheimer e Outras Demências

Investigador Responsável: Carlos Augusto Cunha
Duração: 2020 – 2022

Membros da equipa do CISeD
Valter Alves
Rui Pedro Duarte

Entidades financiadoras:
CGD; PV

A doença de Alzheimer manifesta-se por uma perda progressiva da função mental, causada pela degeneração do tecido cerebral, incluindo a perda de células nervosas, a acumulação de uma proteína anormal e o desenvolvimento de tranças neurofibrilares. Os doentes de Alzheimer tornam-se dependentes de outras pessoas mesmo para as tarefas mais básicas. O controlo da alimentação e a hidratação de um doente de Alzheimer é assim uma tarefa muito importante executada pela pessoa que apoia a sua rotina diária, denominada de Cuidador Informal (CI).

Condições de subnutrição, sobrenutrição e desidratação são comuns em pessoas com doenças causadoras de demência, já que a perda da sua autonomia se manifesta também ao nível da sua incapacidade de exprimir necessidades alimentares. Torna-se assim fundamental o apoio de um nutricionista na elaboração e acompanhamento de um plano alimentar alinhado com as necessidades do doente. Este acompanhamento é indubitavelmente um processo que exige do Cl muita disciplina e a habilidade para lidar com possíveis adaptações circunstanciais, como a substituição de alimentos prescritos no plano alimentar por outros equivalentes ou a alteração da quantidade de água consumida em função da temperatura ambiente.

Este projeto aborda o problema da criação e acompanhamento de planos alimentares em doentes com demências como Alzheimer por via da criação de uma solução informática, visando aumentar de forma considerável a qualidade de vida dos afetados. A solução passará por uma aplicação Web que permitirá aos nutricionistas criar os planos alimentares, e uma aplicação móvel para que os CI possam fazer o respetivo acompanhamento e para que recebam notificações relativas à alimentação e hidratação adequada nos momentos devidos, zelando-se assim pelo cumprimento das indicações do nutricionista. Para além disso, a aplicação irá sugerir alternativas aos alimentos do plano que se encontrem indisponíveis. A solução para o controlo da hidratação, por parte da aplicação móvel, será completada com uso de uma garrafa de água inteligente. Outra funcionalidade central à solução é a adaptação dinâmica da administração de água ao doente em função das condições ambientais recolhidas automaticamente por sensores de temperatura e humidade.

Em termos científicos, o projeto contempla a criação de modelos inovadores de adaptação de planos alimentares recorrendo a algoritmos de machine learning e a abordagens de integração, pré-processamento e avaliação da qualidade dos dados recolhidos pelos sensores externos.

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