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  • Item type: Publicação , Access status: Acesso aberto ,
    Manutenção prescritiva: Uso de PLN para identificação e prevenção de incidentes em pagamentos
    (2027-07-17) Saraiva, João Mário Deitado; Ribeiro, Ricardo Daniel Santos Faro Marques; Ribeiro, Eugénio Alves
    Os incidentes operacionais afetam as instituições financeiras, estando frequentemente associados a impactos na reputação das organizações envolvidas. Estes incidentes operacionais resultam em atrasos na realização de pagamentos ou até em pagamentos para a entidade errada, podendo levar a multas, processos, perda de clientes ou mesmo dos fundos transferidos. As organizações financeiras baseiam a sua atividade na confiança dos clientes. Nesse sentido, a boa reputação é fundamental para o funcionamento e sustentabilidade do negócio. Por esse motivo, os incidentes operacionais têm um impacto substancial nas organizações e são um problema sensível para as organizações financeiras. De forma a reduzir o impacto negativo dos incidentes operacionais numa organização financeira, há a necessidade de aumentar a quantidade de recursos de remediação dos mesmos, de maneira a assegurar a prevenção de incidentes. Para tal, este projeto propõe complementar o processo manual de classificação de incidentes com um processo automatizado, através de técnicas de Processamento de Linguagem e descoberta de conhecimento em texto, com o objetivo de melhorar o entendimento sobre as causas responsáveis por incidentes na organização. Para desenvolver este projeto analítico foi utilizada a metodologia "Cross Industry Standard Process for Data Mining" (CRISP-DM), sendo esta a metodologia mais comum para projetos de "Data Mining". Esta metodologia divide o projeto em seis fases sequenciais: compreensão do negócio, compreensão dos dados, preparação dos dados, modelação, avaliação e implementação, permitindo ao investigador alternar entre estas conforme as necessidades e desafios do projeto. No contexto deste projeto, os incidentes analisados ocorrem em equipas operacionais responsáveis pelo processamento e manutenção de instruções de pagamento em sistemas financeiros, estando frequentemente associados a erros de configuração, falhas na interpretação de instruções ou atrasos na atualização de informação crítica. Os incidentes considerados no presente estudo são auto-reportados pela equipa em formato de relatório, contendo predominantemente dados não-estruturados sob a forma de descrições textuais das causas dos incidentes. Foram utilizadas ferramentas de "Text Mining" para a extração e classificação de padrões a partir do texto, recorrendo a modelos de "Topic Modeling" probabilísticos e baseados em "embeddings". Por fim, foi realizado um inquérito de validação dos resultados ao universo operacional da equipa de produção, com o objetivo de mitigar possíveis vieses gerados pela análise de modelos não supervisionados. O modelo final identificou 18 tópicos relacionados com as causas dos incidentes. As equipas de produção avaliaram os resultados como claros e relevantes para a discussão e prevenção de risco dentro da organização, vendo relevância na expansão do estudo com dados anuais.
  • Item type: Item , Access status: Acesso aberto ,
    Efficient frequency-aware multiscale vision transformer for event-to-video reconstruction
    (2025) Maqsood, R.; Nunes, P.; Soares, L. D.; Conti, C.
    Event-to-video (E2V) reconstruction is a critical task in event-based vision, benefiting from the advantages of event cameras, such as high dynamic range and low latency. However, existing deep learning reconstruction methods often prioritize temporal consistency and over-emphasize low-frequency features, leading to blur artifacts and loss of fine details. To overcome these limitations, we propose a novel frequency-aware multiscale vision transformer model for E2V reconstruction (MSViT-E2V). Our model employs wavelet-based decomposition to extract features at multiple scales, preserving fine-grained details through multilevel wavelet-based downsampling blocks, followed by transformer blocks for multiscale feature aggregation and long-range dependency modeling. Extensive experiments on various event datasets demonstrate that our model not only minimizes artifacts and preserves fine details but also reduces computational costs by up to 50% compared to the transformer-based model ET-Net.
  • Item type: Publicação , Access status: Acesso aberto ,
    How forest and people resist together: Modes of coexistence in indigenous Amazonia
    (2026-09-01) Hanmin Kin; Pusceddu, Antonio Maria; Castro, Andréa Carvalho Mendes de Oliveira
    Against the backdrop of planetary ecological crises, the indispensable role of Indigenous peoples around the world in protecting tropical forests and mitigating climate change is increasingly emphasized. Although their environmental contributions are widely recognized, empirical studies still struggle to articulate them. This thesis investigates the ways in which Indigenous peoples coexist with the forest environment, cultivating a mutually thriving, entangled relationship. Focusing on the Karipuna people of Rondônia and their multifaceted relationship with their forest—now known as the Karipuna Indigenous Land**,** located in the Western Brazilian Amazon—this study aims to improve our understanding of Indigenous contributions to the forest environment. By using coexistence as an analytical lens and viewing the forest as a lifeworld and a socio-ecological process in which humans and nonhumans emerge in co-constitutive relations, this research seeks to differentiate its approach from explanatory models that hinge on eco-nobleness, radical alterity, or mechanistic explanations. It employs an ethnographic and holistic approach to examine the intricately intertwined socio-historical, political, and ecological lives of the Karipuna people, both within and beyond their forest, which faces daunting external pressures. As its main argument, the thesis foregrounds four particularities of the Karipuna—namely, their targeted resistance movement against the forces of deforestation and dispossession; their characteristic openness to the Other; their facet of not doing certain things (adynamia); and the collective's internal heterogeneity. These attributes, which might be considered “background conditions,” serve as key factors conducive to human-forest coexistence and responsible for their remarkable co-survival amid innumerable adversities.