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CCG eNews#70 2020

5G MOBIX | Driving forward Connected & Automated Mobility

Veja as principais conclusões e as apresentações do webinar do corredor Português-Espanhol do projeto H2020 5G-Mobix que contou com a participação dos Grupos UMC: Urban and Mobile Computing e PIU: Perception, Interaction and Usability.
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Projeto IntVIS4Inps | Sistema de Visão por Computador Inteligente e flexível para inspeção automática

O objetivo deste projeto é conceber, desenvolver e demonstrar novos conceitos de flexibilidade e adaptabilidade para as áreas de inspeção automática, recorrendo à manipulação de objetos complexos, através do uso sistemático de tecnologia de visão por computador e inteligência artificial.

Conta com a parceria entre Neadvanced, UMinho – Escola de Engenharia e o CCG deu arranque ao projeto IntVIS4Insp, e é cofinanciado pelo COMPETE 2020 no âmbito do Sistema de Incentivos à I&DT Empresarial, na vertente em co-promoção.

 
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Artigos científicos

"Development and Validation of a Descriptive Cognitive Model for Predicting Usability Issues in a Low-Code Development Platform"

Keywords:
end-user development, low-code development platforms, descriptive cognitive models, usability, human–computer interaction

Silva, C., Vieira, J., Campos, J. C., Couto, R., & Ribeiro, A. N. (2020). Development and Validation of a Descriptive Cognitive Model for Predicting Usability Issues in a Low-Code Development Platform. Human Factors. https://doi.org/10.1177/0018720820920429

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"An Automated and Distributed Machine Learning Framework for Telecommunications Risk Management"

Keywords:
Automated Machine Learning, Distributed Machine Learning, Supervised Learning, Risk Management."

Ferreira, L.; Pilastri, A.; Martins, C.; Santos, P. and Cortez, P. (2020). An Automated and Distributed Machine Learning Framework for Telecommunications Risk Management.In Proceedings of the 12th International Conference on Agents and Artificial Intelligence - Volume 2: ICAART, ISBN 978-989-758-395-7, pages 99-107. DOI: 10.5220/0008952800990107

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