Autonomous underwater vehicles have been used as tools for underwater operations. Autonomy means the capability to perform deliberative planning on-board without any human interaction. The levels of autonomy of underwater vehicles have been increasing over the years. One essential enabler for autonomous operation concerns docking. Autonomous docking will allow vehicles to operate independently of human interaction in remote areas. Docking concepts range from underwater docking stations to launch and recovery from autonomous surface vessels.The Underwater Systems and Technologies Laboratory (LSTS) has been developing and using this type of vehicles for more than twenty years and therefore the need of automatic docking of vehicles has emerged. This dissertation aims to develop an approach for docking between two existing vehicles from the LSTS fleet. The vehicles would be an Autonomous Surface Vehicle (ASV) \textit{Caravela} and a Light Autonomous Underwater Vehicle (LAUV).For this reason, we study and discuss the derivation and simplification of motion equations for sub-aquatic and surface vehicles and known approaches for docking, between a fixed or a moving dock. We studied a way to have localization between the two vehicles using Global Positioning System (GPS) and/or Ultra-Short Baseline (USBL) and the internal Inertial Measurement Unit (IMU), currently available on the systems. Several state machines where implemented in order to have an optimized and fail-safe docking maneuver even having external disturbances like sea-currents on the docking approach.The whole approach was implemented using the tool-chain developed in LSTS (Dune, IMC and Neptus).

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Na área dos sistemas de transportes atualmente existem vários sistemas inteligentes que permitem a monitorização, controlo e outras funções relevantes para um dado tipo de transportes. Entretanto, o tratamento individualizado dos diferentes modos, não favorece a geração de políticas e mecanismos integrados de gestão de transporte multimodal; são pouquíssimas as soluções que juntam diferentes tipos de transportes numa só aplicação. Surgiu, portanto, a necessidade dum painel de monitorização multimodal, que permitirá unir vários tipos de sistemas de transportes e fornecerá a visão geral para a observação se todos os sistemas estão funcionais e operantes a um nível de serviço aceitável. Uma vez que tais sistemas fornecem serviços e dados de alcance diferente e com os níveis de qualidade e detalhes variáveis, a detecção de funcionamento abnormal dum sistema é um desafio que requer a identificação, aplicação, adaptação ou criação de métricas de funcionamento normal para cada sistema de transportes, tendo como base os dados fornecidos por protocolos utilizados por ITSs integrados na solução. Este problema é abordado por projeto "Integrated Multimodal Transportation Dashboard" ou Painel Integrado de Monitorização de Transportes Multimodais em Portugues que tem como objetivo a elaboração dum protótipo funcional de uma ferramenta para a monitorização de transportes multimodais. / At present time there exist various intelligent systems in Transportation area that permit monitoring, control and other relevant functionalities for a given transport means. However, individual solutions for different transport means don't favor multimodal transport management; there are a very few solutions that combine different transport types in one application. Therefore, a need for a multimodal supervision dashboard arouse - a dashboard that would permit to combine transportation systems of different types and that would provide a comprehensive view in order to observe whether all the systems are functional and operating at an acceptable Level of Service (LOS). Since these systems supply services and data of different scope and varied detail and quality levels, the detection of an abnormal functioning of a certain transportation system is a challenge. It requires identification, application, adaptation or creation of metrics for each transportation system functioning. The metrics should be based on the data supplied by the protocols used by the ITSs integrated in the solution. This problem is addressed by the project "Integrated Multimodal Transportation Dashboard" and has as an aim the elaboration of a functional prototype of a tool for the monitoring of multimodal transports.

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Atualmente os websites de comércio eletrónico são uma das ferramentas principais para a realização de transações entre comerciantes online e consumidores ou empresas. Estes websites apoiam- se fortemente na sumarização e análise dos hábitos de navegação dos consumidores, de forma a influenciar as suas ações no website com o intuito de otimizar métricas de sucesso como o CTR (Click through Rate), CPC (Cost per Conversion), Basket e Lifetime Value e User Engagement. A utilização de técnicas de data mining e machine learning na extração de conhecimento a partir dos conjuntos de dados existentes nos websites de comércio eletrónico tem vindo a ter uma crescente influência nas campanhas de marketing realizadas na Internet.Quando o provedor de serviços de machine learning se deparada com um novo website de comércio eletrónico, inicia um processo de web mining, fazendo recolha de dados, tanto históricos como em tempo real, do website e analisando/transformando estes dados de forma a tornar os mesmos utilizáveis para fins de extração de informação tanto sobre a estrutura e conteúdo de um website assim como dos hábitos de navegação dos seus utilizadores típicos. Apenas após este processo é que os data scientists são capazes de desenvolver modelos relevantes e algoritmos para melhorar e otimizar as atividades de marketing online.Este processo é, na sua generalidade, moroso em tempo e recursos, dependendo sempre da condição em que os dados são apresentados ao data scientist. Dados com mais qualidade (p.ex. dados completos), facilitam o trabalho dos data scientists e tornam o mesmo mais rápido. Por outro lado, na generalidade dos casos, os data scientists tem de recorrer a técnicas de monitorização de eventos específicos ao domínio do website de forma a atingir o objetivo de conhecer os hábitos dos utlizadores, tornando-se necessário a realização de modificações ao código fonte do website para a captura desses mesmos eventos, aumentando assim o risco de não capturar toda a informação relevante por não ativar os mecanismos de monitorização em todas as páginas do web- site. Por exemplo, podemos não ter conhecimento a priori que uma visita à página de Condições de Entrega é relevante para prever o desejo de um dado consumidor efetuar uma compra e, desta forma, os mecanismos de monitorização nessas páginas podem não ser ativados.No contexto desta problemática, a solução proposta consiste numa metodologia capaz de ex- trair e combinar a informação sobre um dado website de comércio eletrónico através de um pro- cesso de web mining, compreendendo a estrutura de páginas de um website, assim como do conteúdo das mesmas, baseando-se para isso na identificação de conteúdo dinâmico das páginas assim como informação semântica recolhida de locais predefinidos. Adicionalmente esta informação é complementada, usando dados presente nos registos de acesso de utilizadores, com modelos preditivos do futuro comportamento dos utilizadores no website. Torna-se assim possível a apresentação de um modelo de dados representando a informação sobre um dado website de comércio eletrónico e os seus utilizadores arquetípicos, podendo posteriormente estes dados serem utiliza- dos, por exemplo, em sistemas de simulação. / Nowadays electronic commerce websites are one of the main transaction tools between on-line merchants and consumers or businesses. These e-commerce websites rely heavily on summarizing and analyzing the behavior of customers, making an effort to influence user actions towards the optimization of success metrics such as CTR (Click through Rate), CPC (Cost per Conversion), Basket and Lifetime Value and User Engagement. Knowledge extraction from the existing e- commerce websites datasets, using data mining and machine learning techniques, has been greatly influencing the Internet marketing activities.When faced with a new e-commerce website, the machine learning practitioner starts a web mining process by collecting historical and real-time data of the website and analyzing/transforming this data in order to be capable of extracting information about the website structure and content and its users' behavior. Only after this process the data scientists are able to build relevant models and algorithms to enhance marketing activities.This is an expensive process in resources and time since it will always depend on the condition in which the data is presented to the data scientist, since data with more quality (i.e. no incomplete data) will make the data scientist work easier and faster. On the other hand, in most of the cases, data scientists would usually resort to tracking domain-specific events throughout a user's visit to the website in order to fulfill the objective of discovering the users' behavior and, for this, it is necessary to perform code modifications to the pages themselves, that will result in a larger risk of not capturing all the relevant information by not enabling tracking mechanisms in certain pages. For example, we may not know a priori that a visit to a Delivery Conditions page is relevant to the prediction of a user's willingness to buy and therefore would not enable tracking on those pages.Within this problem context, the proposed solution consists in a methodology capable of extracting and combining information about a e-commerce website through a process of web mining, comprehending the structure as well as the content of the website pages, relying mostly on identifying dynamic content and semantic information in predefined locations, complemented with the capability of, using the user's access logs, extracting more accurate models to predict the users future behavior. This allows for the creation of a data model representing an e-commerce website and its archetypical users that can be useful, for example, in simulation systems.

De uma forma geral, pretende efetuar uma avaliação dos riscos da segurança e privacidade de uma infraestrutura VoIP. De seguida, após a identificação de eventuais pontos críticos, pretende apresentar possíveis recomendações e procedimentos, de forma a mitigar os riscos inerentes às falhas de segurança e privacidade.

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Nucleo do trabalho finalizado. Resta Medições de validaçao e escrita do documento final.

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