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A utilização de sistemas robóticos para os mais variados objetivos tem sido cada vez desejada pela sociedade, pelo seu potencial económico e pela possibilidade de executar tarefas complicadas ou impossíveis para operadores e utilizadores humanos. Seguindo esta tendência, é desejável uma maior flexibilidade no desenvolvimento de soluções deste tipo de sistema, podendo obter assim sistemas que possam ter características desejáveis como modularidade, tanto no sentido da sua utilização como da sua configuração, reconfiguração e distributividade. Uma das classes de sistemas robóticos que possui estas características é a classe dos sistemas robóticos multicorpo interconectados. Estes sistemas podem-se resumir a um conjunto de robôs interconectados fisicamente, influenciando assim os movimentos de uns dos outros. Esta característica pode então ser aproveitada para obter sistemas com certas características que robôs isoladamente poderiam não possuir, bem como reforçar certas características que se queira que o sistema em questão possua. Nesta dissertação pretende-se modelação e simular um sistema deste tipo. O sistema consiste em vários AUV (Autonomous Underwater Vehicles), cada um com um sistema de VB (Variable Buoyancy), interconectados entre si com membranas, com configurações variáveis e um único jato de água com uma direção fixa. Como um sistema de VB apenas permite uma variação de movimento em profundidade e o jato de água uma mesma variação, mas numa direção ortogonal, as membranas permitirão o movimento do sistema noutras direções. Após a sistematização do tipo de modelação e a sua subsequente simulação, será então possível avaliar a utilização deste tipo de sistemas realizar os mesmos, estando a sua base matemática estabelecida.

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Esta dissertação tem como objetivo explorar a implementação de um sistema de sensorização espacial no contexto da reabilitação humana. Uma possível implementação prática seria um exoesqueleto suave baseado em conceitos de biomimética, usando materiais poliméricos macios. Partindo do movimento natural do utilizador, serão utilizadas duas técnicas de captura de movimento. A primeira é baseada num sensor inercial enquanto a segunda adquire estereoscopicamente a posição no espaço cartesiano de objetos predefinidos, como por exemplo articulações da mão. Esta tese permitiu assim representar com sucesso, num ambiente virtual (Unity), a posição no espaço da mão humana, com um potencial impacto direto na reabilitação humana.

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In recent years, increased usage of machine learning algorithms has been accompanied by several reports of machine bias in areas from recidivism assessment, to job-applicant screening tools, and estimating mortgage default risk. Additionally, recent advances in machine learning have prominently featured so-called "black-box" models (e.g. neural networks), in which we can see its inputs and outputs, but with limited capability for inspecting its decision-making process. As a result, it is increasingly imperative to monitor and control fairness of developed models for detecting discrimination against sub-groups of the population (e.g. based on race, gender, or age). State-of-the-art machine learning algorithms require the definition of a large number of hyperparameters to govern how they learn and generalize to unseen data. Current hyperparameter search algorithms aim to tune these knobs in order to optimize for a global performance metric (e.g. accuracy). At the same time, fairness metrics are equally impacted by varying hyperparameter values, but there is comparatively little research on optimizing for multiple objectives. Consequently, we aim to study how to achieve efficient hyperparameter optimization for multi-objective goals, and corresponding trade-offs. We develop a hyperparameter optimization framework that supports the definition of secondary objectives or constraints, and experiment with multiple fairness metrics (e.g. equality of opportunity). Furthermore, we explore a fraud detection case study, and assess the framework's effectiveness in this context.

À medida que a concorrência entre os retalhistas aumenta, uma forma de ganhar vantagem em relação aos outros é compreender melhor o comportamento dos clientes dentro das lojas. No entanto, rastrear a localização exata e o caminho que cada cliente faz, desde que este entra na loja até que chega à caixa de pagamento não é uma tarefa fácil. O ambiente pelo qual os clientes se deslocam é bastante complexo e com imensas variações, devido à quantidade de pessoas e dispositivos presentes, trazendo um grande desafio ao tentar obter a suas localizações. A procura por melhores abordagens de localização indoor gera muita pesquisa e desenvolvi- mento. A localização sem fios baseada em AoA é uma técnica bastante promissora que permite identificar a localização de cada indivíduo com alta precisão, aproveitando o uso comum de dis- positivos móveis. Estes sistemas de localização baseados em radiofrequência necessitam de estar cimentados com bases que evitem grandes infraestruturas e investimentos, uma vez que pode ser possível implementar outros sistemas com mais fiabilidade e maior precisão, mesmo apresentando uma maior complexidade. Apesar dessas restrições, a exatidão das previsões da localização é essencial para avaliar qual a melhor solução. A Connected Mobile Experiences (CMX) dos pontos de acesso (AP) da Cisco funciona nestas circunstâncias, cumprindo todos os requisitos necessários, fornecendo a localização de todos os clientes por meio de chamadas a uma API. A localização de cada alvo é profundamente investigada para melhorar o modelo. Estas me- lhorias são feitas avaliando a influência do ambiente nas previsões feitas, de forma a reduzir o erro na determinação da localização. Foram executados testes empíricos para medir os valores de erro comparando as localizações de referência com as previsões feitas pelo modelo. Além disso, foi testada a precisão de diferentes tipos de normas Wi-Fi (Wi-Fi 4, Wi-Fi 5, Wi-Fi 6), e como esperado, a utilização da norma mais recente, WIFI 6, apresenta melhores resultados comparati- vamente às suas antecedentes. Uma melhor compreensão dos clientes acrescenta valor comercial aos retalhistas, provocando um impacto direto na organização da loja e na eficiência dos anúncios de produtos específicos. Por outro lado, os consumidores são a principal razão para que este estudo seja feito, tentando sempre melhorar a sua experiência de compra sem que se apercebam disso. / The European automobile sector contributes over 7% of the EU GDP, it has an important role in the Europe's innovation, employment and economic growth, but it's being shaped by three main factors. Firstly, the rise of shared access and autonomous vehicles changed the mobility ecosystem and altered how consumers conceive buying and owning a car. Secondly, worldwide car sales have been declining. Even though we're currently in a moment of financial recovery, the drops in sales hit record numbers since the economic crisis. This drop reflects the growing apprehension in committing to such a costly purchase, as well as a diminished confidence in the automotive manufacturers. Thirdly, since vehicles are becoming more and more advanced, the complexity of information is also increasing, this causes difficulties in explaining new features to the clients. To reduce the impact of these factors we could provide the vehicle information in a more involving way by using Augmented Reality (AR) to create a more engaging dealership expe- rience. To do so, we analyze its viability in comparison with other types of interactions and design, develop and evaluate prototypes solutions with increased usability. Augmented Reality was chosen because it blends the components of a digital world into a person's perception of the reality, allowing for more involving experiences. It also generates of new ways to display and interact with information while still being able to create a human connection with the brand, the dealership and the product. It's expected that the solution proposed will allow for better content marketing by distributing valuable, relevant, and consistent content to attract and retain more costumers, ultimately increasing the number of car sales.