ABSTRACT. Este estudo compara as arquiteturas de sistemas de informação baseadas em monolitos e de microserviços, analisando os seus pontos fortes, limitações e casos de aplicação. O objetivo principal é identificar qual abordagem se adequa melhor a diferentes contextos organizacionais. A metodologia incluiu uma revisão bibliográfica de artigos académicos e estudos de caso, complementada por uma análise comparativa. Foram avaliados aspetos como modularidade, independência de componentes e impacto em equipas de desenvolvimento. Os resultados mostram que os microserviços são mais vantajosos em sistemas que exigem escalabilidade e flexibilidade, permitindo atualizações independentes e integração contínua. Contudo, a sua implementação é mais complexa e requer maior investimento inicial. Por outro lado, a arquitetura monolítica apresenta simplicidade na configuração inicial e melhor adequação a projetos de pequena escala, mas enfrenta limitações na adaptação a ambientes dinâmicos. Conclui-se que a escolha entre microserviços e arquitetura monolítica depende dos requisitos específicos do sistema, sendo crucial considerar o equilíbrio entre necessidades atuais e futuras. Este trabalho contribui para decisões informadas na seleção da arquitetura mais adequada a projetos de tecnologia da informação.

ABSTRACT. The rapid proliferation of devices and operating systems has reshaped soft-ware development, driving a transition from native to cross-platform ap-proaches. While native development provides optimal performance and platform-specific experiences, it demands multiple codebases, increasing costs and complexity. Cross-platform frameworks address these challenges by enabling developers to create applications for multiple platforms from a single codebase. This paper explores the evolution, advantages, and chal-lenges of cross-platform development, focusing on popular frameworks like Kotlin Multiplatform, Flutter, and React Native. It briefly evaluates their performance, flexibility, and ability to deliver consistent user experiences. Additionally, emerging trends such as the integration of Generative AI and multimodal interfaces are discussed, emphasizing their potential to enhance UI/UX and redefine cross-platform development. This study provides in-sights into selecting suitable frameworks and adapting to future advance-ments, highlighting the significance of scalable, efficient solutions in mod-ern software engineering.

ABSTRACT. O projeto "NutriScan" apresenta uma solução inovadora para enfrentar o crescente problema de obesidade e excesso de peso, combinando tecnologias emergentes de monitorização alimentar. A proposta consiste num sistema integrado, composto por uma aplicação móvel e um website, suportados por uma rede neuronal e uma base de dados robusta, que permite a análise automática de fotografias de refeições submetidas pelos utilizadores. Este sistema visa facilitar o acompanhamento nutricional, fornecendo gráficos e relatórios personalizados para os utilizadores e profissionais de saúde. O método adotado inclui o treino de uma rede neuronal com imagens de alimentos e a utilização de uma base de dados para determinar os valores nutricionais das refeições. Com isto, espera-se promover uma maior consciência alimentar, simplificar a monitorização nutricional e oferecer suporte remoto a profissionais da área. O projeto demonstra o impacto potencial da automonitorização no controlo de hábitos alimentares e na promoção de saúde pública.

ABSTRACT. O artigo enfatiza a importância do Big Data na transformação digital das empresas, destacando a BI4ALL, uma consultora portuguesa especializada em Big Data Analytics. A análise de dados e a inteligência de negócios são apresentadas como fundamentais para capacitar organizações. O texto ex-plora como o Big Data é crucial para decisões informadas, otimização de operações e personalização da experiência do cliente, com aplicações em áreas como marketing, vendas, desenvolvimento de produtos e gestão de riscos. São discutidos casos práticos da aplicação do Big Data pela BI4ALL em diversos setores, mostrando como soluções personalizadas melhoram ope-rações e estratégias empresariais. O artigo também aborda os desafios éticos e de privacidade na análise de grandes volumes de dados, destacando a im-portância da conformidade com o RGPD. Esses exemplos ilustram como a BI4ALL auxilia empresas a enfrentar os complexos desafios éticos e legais do Big Data, assegurando práticas responsáveis e em conformidade com as normas vigentes. O texto explora tendências futuras e inovações em Big Data, como a inte-gração da inteligência artificial, DataOps, Data Mesh e o uso de plataformas na cloud. Destaca-se a necessidade de adaptação das estratégias empresariais para manter a competitividade e inovação num mercado em constante evo-lução. O artigo oferece uma visão abrangente sobre o impacto do Big Data nas estratégias empresariais e ressalta o papel da BI4ALL como parceiro es-tratégico essencial, demonstrando que a capacidade de analisar e interpretar grandes volumes de dados é crucial para o sucesso na era digital.

ABSTRACT. As anomalias detetadas nas rodas e veios das rodas de vagões ferroviários podem causar avultados danos nas vias férreas e representar riscos para pessoas e bens. Como prevenção, este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de deteção de anomalias baseado num classificador de Machine Learning (ML), do tipo TinyML, que monitoriza o estado operacional das rodas e seus veios, distin-guindo três classes anómalas: o desgaste da roda, o desgaste ou rutura do veio da roda ou ambas em simultâneo. Para o efeito, foi desenvolvido um protótipo me-cânico no qual se induzem vibrações que simulam as diferentes anomalias. O modelo de ML, integrado na arquitetura de software, foi treinado e validado (tes-tado) na plataforma Edge Impulse. Para treino do modelo foi usado um conjunto de dados adquiridos do protótipo mecânico com recurso a um acelerómetro. A plataforma Edge Impulse também determina as características que melhor descre-vem e distinguem as classes usadas, disponibilizando um classificador treinado sob a forma de uma biblioteca para o dispositivo Edge Computing selecionado. Assim, a arquitetura de hardware utiliza dois Arduinos: o primeiro, com um ace-lerómetro integrado, lê as acelerações a uma frequência de amostragem de 100Hz; o segundo, recebe os dados, processa todo o procedimento de classificação e in-forma o utilizador sobre a presença ou não de anomalias nas rodas do vagão. Os resultados das simulações mostram que esta tecnologia pode ser eficientemente utilizada na deteção deste tipo de anomalias em contexto real.

ABSTRACT. Gislotica is a company that designs and develops industrial machinery using standard components to ensure its solutions remain flexible. It has been working to integrate machine learning (ML) solutions into its equipment to perform quality control tasks that rely on highly reliable pattern recognition. This work aims to develop the Masterchief graphical user interface (GUI) in C++ programming language using the QT framework extension, complemented by some additional Python scripts. The GUI allows users to manually tag a set of pattern sub-images extracted from a training dataset. These sub-images enable the initiation or continuation of training for the convolutional neural network (CNN) structure implemented by Darknet, followed by the testing phase. The CNN is based on a classification model dedicated to object detection known as YOLOv4 (You Only Look Once). This model is highly flexible and will be used to detect anomalies in the cordage manufacturing industry. Currently, cordage patterns are not yet available, so the system’s functionality was evaluated using cat face imag-es as one example among others. Preliminary test results from the single-class classifier are presented and qualitatively analyzed, considering both the YOLOv4 classifier trained from scratch and with pre-trained weight.

ABSTRACT. Os conteúdos relacionados com as séries numéricas e séries de potências, lecionados pelos docentes do Departamento de Matemática (DMA) do ISEP nos diversos departamentos onde exercem funções, em geral, são abstratos para a maioria dos estudantes, facto que importa mitigar. Com base na experiência docente adquirida no projeto-piloto LABMAT, implementado no curso de Licenciatura em Engenharia Eletrotécnica (LEE), esta comunicação propõe duas interfaces gráficas interativas, desenvolvidas com recurso, entre outras, às bibliotecas Matplotlib e Sympy do Python. Estas interfaces visam apoiar a consolidação dos conhecimentos transmitidos nas aulas teóricas e teórico-práticas da unidade curricular de AMATA do curso de Licenciatura em Engenharia Informática (LEI). A primeira interface é dedicada ao cálculo de somas parciais, permitindo a visualização gráfica e animada do comportamento convergente ou divergente da série, bem como da “velocidade” com que estas somas parciais se aproximam da soma da série. A segunda interface possibilita a visualização da aproximação de uma série de potências a uma função, para os casos particulares dos desenvolvimentos de Taylor/MacLaurin, permitindo ainda analisar o comportamento do erro cometido num ponto dentro ou fora do intervalo de convergência. No final do semestre, realizou-se um inquérito de satisfação sobre o impacto que as duas interfaces produziram na aprendizagem destes conteúdos nas aulas teórico-práticas. Foram inquiridas seis turmas do curso, 87 estudantes, apurando-se, globalmente, numa escala de satisfação de 0 a 10, o nível médio de 8.54 ± 1.62.

ABSTRACT. As preocupações com a sustentabilidade e o meio ambiente motivaram a realização deste trabalho, que tem como objetivo a redução do uso de papel na produção e publicação de posters académicos. Atual- mente, os trabalhos de fim de curso das Licenciaturas do Departamento de Engenharia Eletrotécnica (DEE) do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP) são exibidos em posters de papel expostos no corredor do departamento. Esta exposição visa divulgar os projetos dos estudantes de forma sucinta e visual em contexto académico, promovendo a colabo- ração com empresas que procuram inovar as suas tecnologias. No entanto, este formato físico restringe a divulgação ao espaço físico da instituição e dificulta o seu acesso após o seu ciclo de exposição. Este facto, restringe a visibilidade dos projetos realizados, limitando o seu alcance a uma dimensão pública que se deseja ampla. Assim, foi desenvolvida uma solução digital que cria sinergias com o formato físico existente, visando aumentar significativamente o alcance e a visibilidade dos trabalhos. O sistema implementado, com base nas tecnologias PHP, MySQL, HTML, CSS e JavaScript, inclui funcionalidades que facilitam a gestão e organização de conteúdos, proporcionando uma experiência eficiente e estruturada na pesquisa e consulta destas comunicações, alinhando-se com as tendências modernas de educação e partilha digital.

ABSTRACT. This article explores the transformative potential of Artificial Intelligence (AI) in accelerating and automating the development of Java microservices, focusing on the Spring Boot framework. As software development becomes increasingly complex, AI integration promises to simplify coding tasks while meeting technical standards and business requirements. The study begins with a comprehensive literature review on AI-driven code generation, identifying recent advancements and current knowledge gaps. Practical experimentation follows, involving tools like GitHub Copilot, TabNine, and various versions of ChatGPT to assess their effectiveness in generating functional Java microservices code, integrating open APIs, and maintaining quality standards. The primary goal is to develop an AI-based methodology for generating specific code for a Java microservice within the Spring Boot environment. This goal involves creating open APIs, integrating databases, and connecting to external REST services. The thesis also examines the broader implications of AI in software development, such as data privacy, security, and employment impacts. It considers ethical issues to ensure fair and unbiased code generation. The adopted methodology is reflective and iterative, adjusting to emerging findings and challenges, with regular project team discussions refining AI tool application and evaluation. In conclusion, this research takes a comprehensive approach to AI integration in software development, highlighting its benefits and identifying areas for future research. The findings are expected to significantly contribute to the understanding of how AI technologies can revolutionize software development practices, enhancing efficiency, reducing development time, and ensuring code quality.

ABSTRACT. This paper presents the development of an integrated management platform for pet care providers, addressing the challenges faced by professionals in this field due to fragmented tools and inefficient workflows. By adopting a modular architecture and leveraging technologies such as FlutterFlow [1] and Firebase [2], the proposed platform offers comprehensive solutions including scheduling, client and pet management, financial operations, and real-time communication. The platform's features enhance productivity, streamline operations, and improve service quality, while ensuring data security and scalability. By centralizing critical management tasks, the solution enables animal care professionals to focus more on delivering high-quality services and less on administrative complexities. Preliminary user feedback highlights the platform's user-friendly interface and its potential to transform the Portuguese pet care market. The development methodology emphasizes continuous improvement, with planned beta testing phases aimed at refining the system based on real-world user insights. By bridging technological gaps and providing an integrated management solution, this platform represents a significant innovation in animal care service management, promising to elevate professional standards and operational excellence in the industry.

ABSTRACT. In modern military training, immersive simulations offer essential preparation across a wide range of combat scenarios, enabling the creation of more interactive and engaging training scenarios, in which participants can experience and react to complex situations safely, without the risks associated with training in real conditions. This paper presents advancements in Sistrade’s military simulation platform, focusing on two primary areas: enhanced interactivity through Collaborative Virtual Environments (CVE) and robust data security with Attribute-Based Encryption. The integration of Augmented Reality (AR) within CVEs allows personnel to engage in more realistic, interactive environments. This work lays down the groundwork for future developments into multi-user editing, enabling users to work collaboratively and simultaneously on Sistrade’s products.

ABSTRACT. Com este artigo pretende-se descreve a simulação de sinais de oximetria de pulso (PPG) utilizando o software PPGSynth, que gera ondas PPG sintéticas com base em funções gaussianas. O projeto iniciou-se com a simulação de um sinal PPG normal, com saturação de oxigénio (SpO2) superior a 90%, seguido pela simulação de um sinal patológico, em que a amplitude foi ajustada para obter valores de SpO2 abaixo de 90% e, assim, identificar problemas respiratórios, como a apneia. Posteriormente, foi desenvolvida uma curva de calibração para estabelecer a relação entre a razão de densidade ótica e a saturação de oxigénio, permitindo a análise comparativa entre os conjuntos de dados de SpO2 normais e patológicos, bem como uma comparação com os valores reais de pacientes. Os resultados obtidos indicaram que os valores de SpO2 patológicos situam-se geralmente abaixo de 85%, enquanto os saudáveis permanecem acima de 90%. Contudo, os valores simulados de SpO2 foram, ligeiramente, inferiores aos observados em pacientes reais, sugerindo a necessidade de aprimoramento na precisão e confiabilidade das simulações de sinais PPG.

ABSTRACT. A procura por fontes renováveis de energia tem ganho relevância global, em particular, a energia solar. No âmbito da unidade curricular laboratório de sistemas 1, inserida na licenciatura de engenharia de sistemas do instituto superior de engenharia do Porto, foi desenvolvido um projeto de investigação tentando compreender o motivo da dispersão geográfica de instalações fotovoltaicas em Portugal continental. Foi ainda proposta a construção de uma plataforma web que permitisse realizar análises sobre essas mesmas instalações. O desenvolvimento do estudo da distribuição dos painéis fotovoltaicos teve como base um dataset do portal da E-REDES denominado “total de unidades de produção para autoconsumo”. O melhor resultado obtido foi através da relação entre o número total de unidades de produção para autoconsumo com o número de alojamentos ocupados pelo proprietário, obtendo um coeficiente de determinação de 71%, isto é, é possível explicar 71% da distribuição do número total de unidades de produção para autoconsumo através do número de alojamentos ocupados pelo proprietário.

ABSTRACT. People with disabilities face significant challenges in their daily lives. These challenges are even greater when planning tourism trips, as existing platforms are often not optimized to meet their specific needs. This project aims to address these difficulties by providing clear, accessible, and reliable information, particularly for individuals with mobility disabilities. The project focuses on assisting people with physical disabilities in planning tourism trips and accessing locations in the Porto and Vila Nova de Gaia regions. The developed software integrates features such as Firebase database communication, user authentication, itinerary planning, and multilingual support. To ensure reliable information about tourist destinations and actively involve users, the application includes an evaluation system that allows users to share their experiences and rate the accessibility of locations. This work resulted in a robust and efficient mobile application that empowers users with disabilities to plan their trips more effectively and inclusively. By fostering a collaborative evaluation system, it promotes a more accessible and rewarding tourism experience for all.

ABSTRACT. O presente estudo pretende explorar diferentes algoritmos de Deep Le arning para identificação de marcas de implantes dentários, visando auxiliar no processo de reabilitação. Foram implementadas e exploradas técnicas de Data Augmentation (aumento de dados), um modelo no estilo VGG (Visual Geometry Group), implementação de modelos através de Transfer Learning, e um modelo oriundo de uma abordagem de um outro estudo académico. Um dataset (conjunto de dados) foi desenvolvido através do contacto com diversas clínicas dentárias. Dada a natureza dos dados que compõem o dataset não foi possível obter uma grande quantidade de dados, assim como uma distribuição igualitária entre clas ses. Tendo em conta o mencionado, foi utilizado o método de Stratified k-fold cross-validation durante o processo de treino para minimizar potenciais proble mas. Os desempenhos dos modelos foram avaliados segundo várias medidas estatísti cas, durante o processo de treino e durante o processo de teste. Durante o processo de treino, as métricas utilizadas foram a perda de entropia e a exatidão. No pro cesso de teste os modelos foram avaliados pela precisão, recall, especificidade e F1 Score. Conclui-se que os melhores modelos são: o modelo pertencente ao estudo acadé mico e o modelo no estilo VGG, pois ambos possuem um bom desempenho ao nível do processo de treino e ao nível do processo de teste.