ABSTRACT. A automação em contexto laboratorial tem reforçado a precisão e a reprodutibilidade das medições no domínio biomédico. Neste trabalho descreve-se um sistema robótico automatizado para determinar o índice de refração de tecidos biológicos através do ângulo de Brewster, integrando controlo motorizado, aquisição sensorial e análise computacional. O protótipo, composto por motores de passo controlados por Arduino e por um fotodetector com processamento em tempo real numa interface Python, realiza varrimentos angulares sincronizados e identifica autonomamente o ponto mínimo de refletância, completando todo o ciclo de medição. Em material de referência obteve-se um ângulo de Brewster de 56,2° e um índice de 1,495 com erro inferior a 0,5%, enquanto nos ensaios com tecido muscular os valores variaram entre 1,375 e 1,393, refletindo a influência da orientação das fibras. Os resultados confirmam a precisão e a repetibilidade do sistema, demonstrando o seu potencial como solução acessível para caracterização ótica de tecidos biológicos.

ABSTRACT. Este trabalho descreve uma atividade de aprendizagem com a realização de um projeto sobre a criação de um sistema de refrigeração termoelétrica portátil, fundamentado no efeito Peltier, por um grupo de alunos de Engenharia de Sistemas do Instituto Superior de Engenharia do Porto. O estudo visa o desen-volvimento de um protótipo de mini-frigorífico controlado eletronicamente e por telemóvel, capaz de arrefecer bebidas de lata autonomamente. A metodologia adotada iniciou pela modelação 3D do protótipo e simulação dos seus circuitos elétricos em ambiente virtual (Tinkercad), passando depois para a construção do mesmo em XPS incluindo o microcontrolador Arduino e sensores de temperatura e distância. Adicionalmente, foi desenvolvida uma App de monitorização remota no MIT App Inventor para via Bluetooth ser capaz de adquirir e visualizar os valores da temperatura em tempo real. Os ensaios experimentais comprovaram a eficiência do sistema, registando-se um decréscimo de temperatura de 5°C numa bebida de lata de 33 cL em aproximadamente 6 minutos. O trabalho valida a aplicação de módulos termoelétricos em sistemas de refrigeração compactos e demonstra a integração funcional entre princípios termodinâmicos e sistemas embebidos de controlo. A metodologia de aprendizagem utilizada foi a Project Based Learning (PBL) que aplica a componente prática de hands-on em princípios de engenharia e o reforça as competências dos alunos para o trabalho em equipa

ABSTRACT. O presente artigo descreve o desenvolvimento e simulação de um sistema de produção de energia fotovoltaica e gestão de iluminação do edifício G do ISEP, no âmbito da Licenciatura de Engenharia de Sistemas Elétricos de Energia. A metodologia adotada, fundamentada em Project-Based Learning (PBL), integrou a modelação matemática da trajetória solar com recurso ao GeoGebra, a modelação 3D do sistema em Tinkercad e a prototipagem eletrónica na plataforma Arduino. Foi projetado um sistema de rastreamento solar (solar tracker) controlado por microcontrolador, visando a otimização da captação energética, paralelemente a um sistema de iluminação automatizado baseado em sensores de luminosidade e movimento. As simulações em ambiente virtual (Tinkercad) e a validação experimental através de um protótipo físico demonstraram a funcionalidade dos algoritmos de controlo propostos. Os resultados indicam viabilidade técnica e a sua análise identifica a necessidade de dados de consumo mais detalhados do edifício G para um dimensionamento energético de melhor precisão e análise económica rigorosa.

ABSTRACT. Este estudo apresenta uma proposta técnica para a implementação de um sistema de geração de energia fotovoltaica para autoconsumo no Edifício E do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). O objetivo principal consistiu em analisar a viabilidade de um sistema capaz de maximizar a eficiência energética do consumo elétrico do edifício através de geração de energia a partir de uma plataforma de painéis fotovoltaicos rotativa com seguimento solar (solar tracking) automatizada. A metodologia adotada integrou a modelação matemática da trajetória solar e o desenvolvimento de um protótipo experimental automatizado, baseado na plataforma Arduino e com sensores de luminosidade. A investigação abordou a análise comparativa de tecnologias de painéis monocristalinos e policristalinos, bem como a simulação do controlo de movimento dos painéis fotovoltaicos em dois eixos. Os resultados obtidos através da maquete funcional demonstram a viabilidade técnica da aplicação de sistemas dinâmicos de captação solar, evidenciando o potencial de otimização da produção de energia elétrica face a soluções estáticas.

ABSTRACT. O IPBRICK OS é um sistema operativo baseado em Linux Debian, concebido para suportar as soluções empresariais da IPBRICK no domínio das Comunicações Unificadas sobre IP (UCoIP) e Ferramentas Colaborativas para Gestão de Documentos e Processos. Entre os serviços UCoIP integrados pelo módulo IPBRICK.PBX (baseado em Asterisk), destaca-se o Voice Over Internet Protocol (VoIP), por norma, suportado por um conjunto distribuído de servidores que executam, entre outros, os protocolos Session Initiation Protocol (SIP), responsável pela sinalização e gestão de chamadas, e o Real-Time Transport Protocol (RTP), que assegura a transmissão de áudio em tempo real. A versão 8.0 exigiu a implementação e integração de uma aplicação cliente Mobile e Desktop de Comunicações Unificadas (softphone VoIP) que privilegia a simplicidade de configuração, a eficiência de utilização e a estética do IPBRICK OS. Nesse sentido, este trabalho apresenta uma aplicação softphone VoIP responsiva, implementada em Dart através da framework Flutter. É baseada numa arquitetura cliente-servidor, em que a comunicação é realizada via HTTP, recorrendo a APIs PHP que estabelecem a interface com o servidor SIP. Deste modo, descrevem-se os principais aspetos técnicos e arquiteturais da solução proposta, incluindo a modelação dos fluxos de comunicação, a estrutura das APIs e os layouts funcionais da interface gráfica. Apresentam-se ainda diagramas de fluxo e os protótipos de ecrã das principais componentes da aplicação – autenticação Lightweight Directory Access Protocol (LDAP), interface principal, teclado de marcação, lista de contactos, registo de histórico e de chamadas.

ABSTRACT. A diversidade crescente de dispositivos e sistemas operativos constitui um desafio no desenvolvimento de aplicações móveis. Este artigo descreve o de-senvolvimento de uma aplicação móvel multiplataforma desenvolvida em colaboração entre a Mindera e a Federação Portuguesa de Rugby. Recorren-do a Kotlin Multiplatform e Compose Multiplatform, a solução permite gerar aplicações para Android, iOS e desktop a partir de uma única base de códi-go, promovendo reutilização, eficiência e consistência. São discutidas as vantagens e limitações da abordagem, com vista a orientar futuros projetos nesta área.

ABSTRACT. Mass drug administration is the process of distributing medication to people who are in areas with risk of neglected tropical diseases. The monitoring of this process is supported by the application of forms in the communities, which are then sent to the headquarters, where they are manually entered into governmental health information systems. This paper aims at finding a solution for automating the process, making it more efficient, reliable and scalable. The proposed solution involves the usage of Optical Character Recognition (OCR) to extract the data, and is composed of a Backend, an Android Application and a Backoffice. It was evaluated using several metrics, achieving mean values of 0.8% Character Error Rate (CER), 2.5% Word Error Rate (WER), 3.7% Field Error Rate (FER) and 96.2% Precision, Recall and F1 score. Forms filled in English and forms filled using print handwriting style had significantly better results than forms filled in Portuguese and forms filled using cursive style, respectively. The application was used by two testers from the Nongovernmental Organization (NGO), resulting in positive feedback, with some improvements being suggested.

ABSTRACT. Este manuscrito apresenta o desenvolvimento e aplicação de testes unitários e de testes baseados em propriedades (Property-Based Testing — PBT), utilizando a biblioteca Hypothesis, dedicada ao su- porte de PBT em Python. A abordagem iniciou-se com a criação de tes- tes PBT para pequenos exemplos de código, explorando a capacidade da ferramenta para gerar automaticamente conjuntos diversificados de en- tradas, incluindo alguns casos extremos, permitindo analisar e validar as propriedades do software. Posteriormente, esses testes foram aplicados à biblioteca py-money e à Embedded Test Automation Framework (ETAF) da Capgemini Engineering, que já dispunham de alguns testes unitários. Assim, para potenciar o seu melhor desempenho, são usados testes unitá- rios, complementados com testes PBT para ultrapassar algumas das suas falhas, particularmente, em cenários envolvendo a biblioteca py-money operando com os diversos tipos de moedas mundiais – onde o número de casas décimais pode variar ou simplesmente não ser usado. A formu- lação de propriedades PBT e a geração automática de casos extremos pela biblioteca Hypothesis acelera a identificação de erros, reduzindo o esforço manual necessário para implementação de testes dedicados a ca- sos específicos. A avaliação comparativa entre os dois testes considerou os resultados obtidos, o tempo de execução e a cobertura dos cenários a analisar, corroborando a utilidade dos testes baseados em proprieda- des como um complemento para o incremento da robustez do software. Conclui-se que a geração automática de casos de teste diversificados e críticos antecipa a identificação de erros, aumentando significativamente a cobertura e a robustez dos sistemas testados.

ABSTRACT. The digital transformation of the insurance sector presents significant challenges in internal processes, particularly in the management of product information. These challenges arise from the high complexity and variability of insurance product models, which are frequently updated, and from the technical demands of existing tools that require extensive user expertise to operate effectively. Recent advances in Generative Artificial Intelligence (GenAI) and the growing use of Large Language Models (LLMs) and intelligent agents are opening up new opportunities to automate and streamline processes, enabling organizations to adapt to a rapidly evolving technological landscape.

The Product Machine Explorer leverages Generative AI, Large Language Models (LLMs), and AI agents to make exploring insurance product models easier. Integrated with msg Life Iberia’s Product Machine platform, it allows users to interact with complex product data using natural language. By leveraging structured data and advanced query techniques, it can understand user requests and deliver accurate, context-aware responses, improving both efficiency and usability in product model exploration.

Built using the Evaluation-Driven Development (EDD) methodology and supported by software, prompt, and context engineering, the tool was assessed using defined metrics and expert feedback. The results demonstrate significant efficiency improvements, with professionals spending considerably less time on repetitive tasks. Overall, the Product Machine Explorer demonstrates how LLM-powered agents can simplify complex information management and support better decision-making in the insurance sector.

ABSTRACT. The increasing complexity and diversity of insurance products have highlighted the need for efficient methods to interpret and manage the detailed information present in regulatory documents. This project explores the application of Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models (LLMs) in the automatic extraction of relevant characteristics of these products, addressing challenges such as structuring technical texts and accurately identifying rules, conditions, and variations. The research focuses on analyzing the state of the art in technologies such as vector databases, LLMs, knowledge graphs, and agentic workflows, as well as evaluating NLP tools and methodologies. The text goes on to explore the primary challenges encountered during the interpretation of insurance documentation, as well as the transformation of unstructured data into organized formats that are compatible with modelling systems. The solution developed responded satisfactorily to the objectives established, enabling the structured and consistent extraction of product characteristics from regulatory documents. To this end, AI agent-based workflows were used, supported by LLMs and validation schemes, ensuring the quality and consistency of the results.

ABSTRACT. Este artigo apresenta um estudo de caso sobre a integração de metodologias ágeis, concretamente Scrum, e a aplicação do modelo de ensino invertido (Flipped Learning) no contexto do ensino superior. O objetivo central foi o desenvolvimento de um Portal do Colaborador, uma aplicação web funcional e escalável, denominada SmarterHUB, destinada à gestão interna de recursos humanos. O estudo decorreu em quatro semanas intensivas, combinando learning by doing, interdisciplinaridade e trabalho em equipa, sustentado pelos princípios do Flipped Learning Framework.

ABSTRACT. Este artigo descreve a modernização e centralização do inventário e da monitorização de infraestruturas realizada num estágio curricular de licenciatura. A arquitetura proposta integra o NetBox como sistema de inventário e DCIM (Data Center Infrastructure Management) e o Zabbix como plataforma central de monitorização e alarmística, com autenticação unificada baseada em LDAP (Lightweight Directory Access Protocol). Foi desenvolvido um plugin em Python para sincronização entre o NetBox e o Zabbix; a plataforma de monitorização inclui descoberta automática, templates personalizados, ações corretivas e alertas multicanal, bem como a centralização de tarefas previamente dispersas. A solução foi validada numa prova de conceito em ambiente real de escritório, evidenciando ganhos de visibilidade e eficiência operacional e reduzindo inconsistências entre inventário e monitorização. Embora ainda não esteja implantada no data center principal, a solução encontra-se preparada para escalar; trabalho futuro inclui sincronização em tempo real, novos dashboards e configuração de alta disponibilidade.

ABSTRACT. A pesquisa de mercado manual para identificar novos clientes business-to-business é um processo demorado e trabalhoso. Este artigo apresenta o design, implementação e avaliação de um sistema automatizado de market research desenvolvido para a SISTRADE, uma empresa de consultoria de software. O sistema visa otimizar a prospeção comercial através da automação das tarefas de pesquisa e análise de potenciais clientes na web. Utiliza técnicas de web crawling para identificar e extrair dados de websites de empresas e integra-se com Large Language Models para classificar automaticamente a sua relevân-cia com base numa pesquisa inicial. A solução adota uma arquitetura Onion e é implementada com recurso a um stack tecnológico moderno, incluindo Vue.js para o frontend, uma camada de integração em .NET/C# e um backend em Python para a lógica de processamento principal, com a persistência de da-dos a ser gerida pelo SQL Server. O sistema oferece uma interface intuitiva pa-ra iniciar pesquisas parametrizadas e rever um histórico completo de resulta-dos. A avaliação através de testes unitários, de integração e de aceitação con-firmou que o sistema cumpre com sucesso todos os requisitos, fornecendo uma ferramenta robusta e eficiente para a geração de leads.

ABSTRACT. Traditional talent acquisition encounters significant sustainability problems marked by increasing application quantities and the intrinsic dangers of subjective human bias. This article, which is still being worked on, uses the Design Science Research (DSR) technique to create CurAIEval, a new IT tool for automated, fair-ness-aware resume screening. Based on a rigorous examination of the literature, the study finds a fundamental gap between technical optimization and ethical govern-ance. To close this gap, the suggested architecture combines Large Language Mod-els (LLMs) for semantic analysis with a required "Fairness-by-Design" auditing engine. The system uses a Human-in-the-Loop (HITL) protocol to automate pars-ing of large amounts of data while still letting people make the ultimate judgments. Expected outcomes encompass the creation of a workable prototype that substan-tially alleviates administrative burdens and the validation of a Balanced KPI Framework. This approach is meant to quantify both operational efficiency (like time-to-hire) and algorithmic fairness (like disparate impact) at the same time. It gives a validated technique to automate hiring in a responsible and fair way.

ABSTRACT. Neurodevelopmental Disorders (NDDs) in adults — most notably Autism Spectrum Disorder (ASD) and Attention-Deficit/ Hyperactivity Disorder (ADHD) — remain challenging to diagnose due to overlapping symptoms and comorbidities. This study examines artificial intelligence (AI) approaches applied to adult DDx, which converge on two main directions: rule-based systems for workflow management (CDSS) and machine-learning (ML) models aimed at efficient triage and clas- sification. Based on this analysis, we propose a transparent, rule-based expert system for adults, complemented by optional ML components to support prioritization within a dual-professional workflow (Neurology + Psychology). The system seeks to improve diagnostic consistency and explainability while maintaining clinical oversight and ensuring full deci- sion traceability. The contribution is an explainable and pragmatic model that combines expert rules with lightweight ML to provide reliable and auditable decision support for adult NDD DDx.

ABSTRACT. Growing public awareness of the connection between diet and health has increased the need for accessible and comprehensible nutritional information. To address this, we developed NutriScan, a web-based expert system designed to provide real-time nutritional analysis of food products. The system integrates barcode recognition with a knowledge base powered by Drools and Prolog inference engines, enabling intelligent reasoning over nutritional data. NutriScan offers detailed product evaluations and scoring. Through personalized user profiles, it identifies potential allergens, generates tailored alerts, and suggests healthier alternatives. The architecture combines both Java (Drools) and Prolog inference back-end components to explore the impact of two different technologies over AI techniques. The system demonstrates the integration of symbolic AI through Prolog-based logical inference and a structured knowledge database, showcasing how expert systems can deliver transparent, rule-driven nutritional analysis and decision support. While both Drools and Prolog can be applied to rule-based reasoning, their underlying mechanisms differ substantially: Prolog employs backward chaining for logic-based inference, facilitating complex reasoning and knowledge representation, whereas Drools applies forward chaining to enable efficient, scalable rule evaluation with greater implementation clarity. Overall, NutriScan leverages expert system principles and AI reasoning to support informed and health-conscious consumer decisions. The successful development and validation of NutriScan highlight the effectiveness of combining distinct inference paradigms to create intelligent, user-oriented decision-support tools.

ABSTRACT. A crescente complexidade dos ambientes cloud impõe desafios significativos à governança, resultando frequentemente numa fragmentação entre a monitorização operacional e o controlo financeiro. Embora as ferramentas nativas sejam robustas, a dispersão da informação obriga a uma alternância ineficiente entre interfaces, dificultando a correlação entre métricas de desempenho e o seu impacto orçamental. Este artigo propõe uma solução arquitetural integrada para ambientes Microsoft Azure, desenhada para centralizar a observabilidade de recursos e a gestão de custos. Através de uma implementação de referência fundamentada em Clean Architecture, demonstra-se como a centralização numa interface de APIs heterogéneas e a abstração de linguagens de consulta complexas (KQL) permitem otimizar a gestão de custos e recursos no Azure. Os resultados mostram redução do esforço na consulta técnica e financeira, através de visualizações interativas e filtros permitindo a utilizadores com diferentes níveis técnicos obterem insights acionáveis.

ABSTRACT. Este artigo descreve o desenho, a implementação e a avaliação de uma plataforma de monitorização e resposta automática a vulnerabilidades e incidentes operacionais. A solução colmata a ausência de mecanismos automatizados e auditáveis para (i) publicação de páginas de manutenção, (ii) encerramento controlado da aplicação e (iii) notificação estruturada perante quebras de segurança ou picos de utilização. Integra uma pipeline CI/CD (Continuous Integration and Continuous Deployment) que, a cada duas horas, analisa dependências NuGet e npm, normaliza resultados e publica-os no Azure Log Analytics; consoante a severidade, uma Azure Logic App notifica a equipa e pode acionar o encerramento do Azure App Service. No perímetro, o Azure Front Door, protegido por WAF (Web Application Firewall), gere o encaminhamento entre a aplicação e páginas de manutenção alojadas em Azure Storage. Em complemento, o Azure Application Insights e o Azure Monitor recolhem telemetria e métricas de CPU/RAM, originando alertas que garantem visibilidade operacional contínua. Na avaliação, verificou-se que os health probes a cada 2 s suportaram failover observado de ∼15 s, com limite alvo inferior a 30 s, os ataques simulados foram bloqueados (HTTP 403) e os relatórios de vulnerabilidades foram ingeridos e distribuídos com fiabilidade. A abordagem demonstra viabilidade de resposta proativa, escalável e alinhada com práticas DevSecOps (Development, Security and Operations) em ambientes cloud-native.

ABSTRACT. O crescimento do uso do Microsoft Power BI multiplicou o número de relatórios estratégicos, mas o acesso tradicional via dashboards mantém uma barreira de literacia em BI. Este artigo sintetiza o projeto de um protótipo de assistente conversacional que permite interrogar re- latórios Power BI em linguagem natural com base numa arquitetura RAG, em contexto empresarial. A solução automatiza a exportação para PDF, armazena os ficheiros no Azure Blob Storage, extrai informações dos mes- mos, gera embeddings (ChromaDB) e fundamenta respostas com LLM do Azure OpenAI, orquestrada por FastAPI e LangChain, com autenticação corporativa via Azure AD/MSAL. Ensaios conceptuais realizados com dados reais indicam respostas em <4 s, redução substancial do tempo de procura de métricas e elevada satisfação dos utilizadores, com citação explícita dos trechos de origem, caracterizando o trabalho como prova de conceito com potencial de validação futura.

ABSTRACT. In the current context of digital transition, companies face the constant challenge of modernising their internal processes, increasing their operational efficiency and responding quickly to market demands. Digital transformation has become an essential factor for the competitiveness and sustainability of organisations, requiring the adoption of new tools and methodologies. It is against this backdrop that VoltEdge emerges, an organisation in the electric mobility sector seeking to evolve its working methods, promoting more effective management of its operations. This paper details the entire process of developing a solution to the problem presented by the company. This process involves identifying and analysing the requirements, designing the solution, implementing it and testing it. Finally, the results obtained are presented, and a reflection is made on the work carried out, in which the limitations of its realisation are presented and possible improvements are suggested.

ABSTRACT. O presente estudo teve como objetivo desenvolver um sistema de simulação de sinais ECG baseados no modelo matemático de McSharry, recorrendo a dois métodos numérico distintos: Euler Maruyama, na sua formulação estocástica, e Runge Kutta, enquanto referência determinística. O estudo focou-se em avaliar a capacidade destes métodos para gerar sinais ECG realistas e fisiologicamente plausíveis, tanto em condições normais como em cenários patológicos, nomeadamente taquicardia, através da modulação apropriada dos parâmetros intrínsecos do modelo. Para analisar a comparações entre os métodos foram implementadas métricas abrangentes no domínio temporal e espectral, incluindo erro quadrático médio, erro absoluto médio, coeficientes de correlação, análise de intervalos RR, amplitudes dos picos R. Os resultados demonstraram que ambos os métodos produzem sinais com morfologia consistente com registos reais, evidenciando uma reprodução fidedigna das ondas P, QRS e T. O método Runge Kutta forneceu uma trajetória determinística suave e estável, enquanto o método Euler Maruyama introduziu variabilidade ciclo a ciclo semelhante à observada em sinais biológicos, reforçando a relevância da modelação estocástica para simulação de fenómenos cardíacos. A análise evidenciou, no entanto, que alguns coeficientes de amplitude associados ao modelo necessitam de refinamento para assegurar plena coerência fisiológica ao nível das ondas PQRST. Apesar destas limitações, concluiu-se que a modelação matemática constitui uma abordagem promissora para a simulação de sinais ECG, com potencial para aplicações futuras em diagnóstico e monitorização cardíaca, apesar das limitações associadas aos métodos numéricos e ao próprio modelo.

ABSTRACT. This paper presents the development of a web-based conference management system designed to serve the research units of universities. The system supports the creation and management of multiple academic conferences, providing functionalities for paper submission, peer review, and event scheduling while ensuring role-based access control and customization. The implementation used SvelteKit, TailwindCSS, and MongoDB, leveraging modern web frameworks to enhance user experience and scalability. Although not all features were completed, notably the customizable forms and automatic program generation, the project achieved the main functional objectives and provided valuable insights into contemporary full-stack web development.