Logo do repositório

Percorrer por data de Publicação, começado por "2025-05-12"

Filtrar resultados por ano ou mês
A mostrar 1 - 2 de 2
  • Missing data handling in health sciences a neuro-fuzzy methods approach
    Publication . Pereira, José António Ferreira Lobo; Oliveira, Teresa A.; Carvalho, Davide Maurício Costa; Mubayi, Anuj
    Os levantamentos epidemiológicos de saúde periodontal exigem um tempo de exame extenso quando realizados através de avaliações completas da boca, o que sobrecarrega participantes e examinadores. Para aliviar isso, utiliza-se exames parciais da boca, omitindo intencionalmente alguns dados. No entanto, esses métodos podem levar a estimativas enviesadas de prevalência. Esta dissertação aborda essa questão aplicando métodos IA-fuzzy para imputação de dados ausentes em levantamentos epidemiológicos com avaliações unilaterais das arcadas dentárias. Usando técnicas avançadas de machine learning, esta investigação visa melhorar a predição de valores omitidos intencionalmente, garantindo estimativas de prevalência não enviesadas. A revisão da literatura destaca a complexidade da periodontite e as limitações dos métodos tradicionais de imputação de dados na gestão de dados ausentes. O estudo utiliza dados de exames periodontais do National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) e emprega métodos estatísticos avançados para avaliar a simetria dentária. O método de imputação Mãe-Filha (MoDau), baseado em modelos XGBoost, foi desenvolvido para aprimorar a qualidade dos dados imputados. Os resultados indicam que a função de medição de simetria (SM) avalia eficazmente a simetria da profundidade de sondagem periodontal (pocket probing depth, PPD), mostrando forte correlação com as avaliações profissionais. O método Modau exibe uma precisão preditiva robusta, especialmente para categorias mais altas de PPD, embora apresente discrepâncias nos valores mais baixos. Este estudo ressalta a utilidade clínica e epidemiológica da função SM e o potencial dos métodos Artificial Inteligence-fuzzy (AI-fuzzy) para melhorar a imputação de dados. Pesquisas futuras devem explorar a aplicação desses métodos em outras áreas odontológicas e integrar técnicas adicionais de inteligência artificial (IA) para refinar ainda mais os modelos preditivos.
    2025-05-12Tese de doutoramento Acesso aberto Ver mais
  • A thermodynamic journey: unlocking cold thermal energy storage with phase equilibrium studies
    Publication . Sequeira, Maria Carolina; Nikitin, Timur; Caetano, Fernando J. P.; Diogo, Herminio; Fareleira, João; Fausto, Rui
    As the urgent demand for sustainable energy solutions increase, thermal energy storage (TES) systems have become crucial in improving energy efficiency and ensuring supply-demand balance1. In low-temperature sectors such as refrigeration, cold-chain logistics, and medical applications, phase change materials (PCM) are particularly valuable due to their high latent heat capacity and reversible phase transitions1,2. However, finding PCM that are not only efficient and reliable, but also environmentally safe, remains a challenge. Over the last few years, our research has focused on phase equilibrium studies of potential organic PCM, providing valuable experimental data and thermodynamic insights for designing low-temperature TES systems. This work began with the study of binary systems of di-n-alkyl adipates, specifically diethyl/dibutyl adipates, which revealed eutectic behaviour with a eutectic point at -33 ºC. Expanding on this, we investigated n-alkane systems, including n-octane/n-decane and n-decane/n-dodecane, both of which exhibited eutectic transitions at sub-zero temperatures. Recently, efforts focused on n-alkanes, namely n-nonane/n-decane and n-nonane/n-undecane, paying special attention to odd–even carbon chain effects on the phase diagrams. These studies uncovered new low-temperature PCM potential candidates and clarified phase change behaviours for this kind of systems. The latest work on adipates, particularly dimethyl and dipropyl, revealed a eutectic behaviour near -20 ºC, showing great suitability as low-temperature PCM. Those studies significantly expand the database of viable PCM, enhancing our understanding of low-temperature phase behaviour. This work brings together four years of contributions to the rapidly advancing field of sustainable low-temperature TES, offering both practical and theoretical insights.
    2025-05-12Documento de conferência Acesso aberto Ver mais