PTCENTRODIH – DIGITAL INNOVATION HUB DA REGIÃO CENTRO

Membros da Equipa do CISeD: Rui Pedro Monteiro Amaro Duarte João Pedro Menoita Henriques Ana Cristina Wanzeller Guedes Lacerda Steven Lopes Abrantes José Francisco Monteiro Morgado Pedro Manuel de Oliveira Martins Carlos Augusto da Silva Cunha Filipe Manuel Simões Caldeira Artur Jorge Afonso de Sousa Duração: 2023 – 2025 Entidades financiadoras: IAPMEI ASSOCIAÇÃO POOL-NET –

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CERV-2022-DAPHNE – 101097087 • IAPHP Intercultural Approach to Prevent Harmful Practices

CISeD Team Members: Carlos Quental Duration: 2023-2025 Funding: European Comission more Description 1. Context According to the United Nations High Commission for Refugees’ report “Too Much Pain” (2018), 66.000 women and girls coming from FGM-practising countries applied for asylum in Europe and over 24.000 of them could potentially have already been affected by FGM. UNHCR

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PIDI/CISeD/2023/013 • Práticas de Mobilidade Sustentável

Investigador Responsável: Eduardo Miguel Teixeira Mendonça Gouveia Duração: 2023 – 2025 Membros da equipa do CISeD Filipe Manuel Simões Caldeira Vasco Eduardo Graça Santos Maria Elisabete Ferreira Silva José Luis Mendes Loureiro Abrantes Paulo Joaquim Antunes Vaz A dinâmica impressa ao mercado da mobilidade elétrica aliada às questões ambientais e tecnológicas conduz a um paradigma

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C644867037-00000013-8/8 • GA_OBTURADORES GREENAUTO: Automated automotive body parts mounting system

Investigador Responsável: Serafim Oliveira Duração: 2023 – 2025 Membros da equipa do CISeD José Luís Silva Daniel Albuquerque Rui Pedro Duarte Olga Contente mais Muitos sistemas robóticos atualmente disponíveis têm limitações importantes no que diz respeito à adaptação às tendências de eletrificação dos automóveis. Para ultrapassar estas limitações, este projeto centra-se no desenvolvimento de um

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Combining K-Means and XGBoost Models for Anomaly Detection Using Log Datasets

Henriques, J., Caldeira, F., Cruz, T., Simões, P. (2023). Combining K-Means and XGBoost Models for Anomaly Detection Using Log Datasets. In Víctor A. V. (Ed.), Advanced Cybersecurity Services Design (pp. 57-72). Switzerland: MDPI. doi:10.3390/electronics9071164

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PIDI/CISeD/2023/012 • Computer vision in unmanned aerial vehicle (UAV) for industrial applications

Investigador Responsável: José Luís Henriques da Silva Duração: 2023 – 2025 Membros da equipa do CISeD Serafim Oliveira Rui Pedro Duarte José Luís Abrantes Paulo Vaz João Menoita Os veículos aéreos não tripulados (Unmanned Aerial Vehicle – UAVs) podem ser utilizados para monitorizar atividades e oferecer soluções tecnológicas em diversos setores industriais. Ao aplicar algoritmos

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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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