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Resumo: Habitualmente trata-se da obra do médico e antropólogo Raimundo Nina Rodrigues como uma espécie de arquétipo do racismo científico, corrente que predominou nos círculos intelectuais brasileiros na virada do século XIX para o XX. As implicações dessa leitura seguem até hoje informando sobre as ideias vitais de um “homem de sciencias”, intérprete do Brasil, figura indispensável na tradição autoritária do Pensamento Social Brasileiro. Tendo como partida a multiplicidade de abordagens desse domínio específico das Ciências Humanas e Sociais - mas privilegiando o fazer historiográfico que o mesmo acolhe -, temos por objetivo aclarar os estratagemas teórico-metodológicos mobilizados em prol de uma releitura da obra rodrigueana. A ideia é deslocar o foco de um discurso único e exclusivamente fatalista e fixista - predominante até os dias atuais - para outro mais complexo, que foge ao determinismo racial e se apropria de outros conteúdos paradigmáticos da época - em especial o evolucionismo-social e a sociologia tardiana. A presente proposta tem por objetivo uma nova interpretação dos escritos rodrigueanos, autor que acomodou ideias, autores e conceitos que divergiam dos cânones raciais-darwinistas (excessivamente atrelados ao mesmo), mas não menos discriminatórios. Abstract: Usually, the work of the doctor and anthropologist Raimundo Nina Rodrigues is treated as a kind of archetype of scientific racism, a trend that prevailed in Brazilian intellectual circles at the turn of the 19th to the 20th century. The implications of this reading continue to this day informing about the vital ideas of a “man of sciences”, interpreter of Brazil, an indispensable figure in the authoritarian tradition of Brazilian Social Thought. Starting from the multiplicity of approaches of this specific domain of the Human and Social Sciences - but privileging the historiographic work that it welcomes - we aim to clarify the theoretical and methodological stratagems mobilized in favour of a reinterpretation of Rodrigues’ work. The idea is to shift the focus from a single and exclusively fatalistic and fixist discourse - prevalent until to this day - to a more complex one, which escapes racial determinism and appropriates other paradigmatic contents of the time - especially social-evolutionism and Tardian sociology. The present proposal aspires a new interpretation of the Rodrigues’ writings, an author that accommodated ideas, authors and concepts that diverged from the racial-Darwinist canons (excessively linked to it), but no less discriminatory.

Tomaz, F., Antunes, S., Parreira, R., Domingos, A., Seixas, G.,” Characterization of Hazara virus infection in Hyalomma lusitanicum tick cell line.” Poster ID: 185. National Congress of Microbiology and Biotechnology-MicroBiotec2. 23rd – 26th November 2021 (Online Web-conference) Crimean-Congo haemorrhagic fever virus (CCHFV) (Nairoviridae, Orthonairovirus) is a tick-borne virus that causes a severe disease with high mortality rates in humans and is classified as a biosafety level (BSL) 4 pathogen. This virus is mainly transmitted by Hyalomma spp. ticks and has been increasingly detected in Europe and other CCHFV-endemic areas. Since H. lusitanicum geographical distribution encompasses the Iberian Peninsula, where recent human cases of CCHFV disease have been detected, a more comprehensive understanding of the tick-virus interactions is needed to fully realize the role this vector plays in the (re)emergence of CCHFV. As showed in previous studies, Hazara virus (HAZV) is a valid surrogate model to study CCHFV under BSL2 conditions. The aim of this thesis was to establish and characterize the infection of three tick-derived cell lines - HLE/LULS42, HAECTVM9 and ISE6 - with HAZV to elucidate the dynamics of the infection (in vitro) in the vector. Tick cell lines were maintained in parallel with HAZV grown in Vero E6 and SW-13 cells. The three tick cell lines were infected with HAZV at different multiplicities of infection and had their supernatants retrieved at several time-points post infection and later processed for RNA extraction using tri-reagent. Viral RNA was quantified using an in-house designed quantitative reverse transcriptase polymerase chain reaction (RT-qPCR) using a TaqMan probe targeting a region of the S segment of HAZV genome. Results obtained demonstrate that a persistent infection is formed in all three cell lines, without hampering the fitness of the tick cells. The viral titres obtained by RT-qPCR provided an image of the kinetics of the infection and show a peak of viral genomes at approximately 7-8 days post-infection. The data also shows that HLE/LULS42 – HAZV infected cells produce higher values of viral titre in all the three cell lines studied, displaying a difference in the kinetics of viral replication. Future studies are warranted in HLE/LULS42 tick cell line to study the molecular mechanisms underlying the viral persistence without damaging the host. Altogether, this work provides critical knowledge in understanding the vector-pathogen interactions and will guide future studies towards prevention and treatment of poorly studied viral threats. O vírus da febre hemorrágica da Crimeia-Congo (CCHFV) (Nairoviridae, Orthonairovirus) é um vírus transmitido por carraças responsável por uma grave doença com elevada taxa de mortalidade em humanos e é classificado como agente patogénico de nível de biossegurança (BSL) 4. Este vírus é transmitido principalmente por carraças do género Hyalomma spp. e a sua deteção na Europa e outras áreas endémicas de CCHFV tem aumentado. Visto que, a distribuição geográfica de H. lusitanicum abrange a Península Ibérica, onde foram detectados casos recentes de infeção por CCHFV, é necessária uma compreensão mais detalhada das interações entre a carraça e o vírus para melhor compreender o papel que este vetor desempenha na (re)emergência de CCHFV. Estudos prévios com o vírus Hazara (HAZV), validaram este vírus como um modelo para estudar CCHFV em condições BSL2. Esta tese teve como objectivos, estabelecer e caracterizar a infecção por HAZ, em três linhagens celulares distintas de carraças - HLE/LULS42, HAECTVM9 e ISE6 – de modo a elucidar a dinâmica de infecção (in vitro) neste vetor. As linhas celulares de carraça foram mantidas, em paralelo, com células Vero E6 e SW-13. As três linhagens celulares de carraça foram infectadas com HAZV em diferentes multiplicidades de infecção e o seu sobrenadante foi recuperado em vários pontos temporais pós-infecção, sendo posteriormente processado para extração de RNA usando tri-reagente. O RNA viral foi quantificado por meio de uma nova reação em cadeia da polimerase via transcriptase reversa em tempo real (RT-QPCR), usando uma sonda TaqMan, complementar a sequencia específica do segmento S do genoma de HAZV. Os resultados obtidos, evidenciam a formação de uma infecção persistente, presente em todas as três linhagens celulares, sem prejudicar a sobrevivência das mesmas. Os títulos virais obtidos através de RT-QPCR revelam um pico na deteção de genomas virais, aproximadamente 7-8 dias após a infecção. Estes resultados demonstram igualmente que a linhagem celular HLE/LULS42, infetada com HAZV apresenta os valores de título viral mais elevado em todas as três linhagens celulares estudadas, indicando uma diferença na cinética de replicação viral. É necessário realizar estudos futuros, usando a linha celular HLE/LULS42, para uma melhor compreensão dos mecanismos moleculares implícitos na manutenção da persistência da infeção viral sem danificar o hospedeiro. Concluindo, este trabalho fornece novos dados para a compreensão das interações entre vetor e agente patogénico e permitirá realizar novo estudos para a prevenção e tratamento de ameaças virais.

Mestrado Bolonha em Gestão de Sistemas de Informação O constante crescimento tecnológico permite o desenvolvimento de várias tecnologias com capacidade para beneficiar a vida das pessoas e contribuir para melhores experiências de compra. Nas últimas décadas, o comércio online tem vindo a obter uma importância cada vez maior, devido às vantagens que proporciona aos consumidores. No entanto, também o comércio tradicional de loja continua a ter uma grande presença em Portugal. A interação e visualização em tempo real do produto, antes de efetuar uma compra, são algumas das principais razões para que a adoção do comércio online não seja ainda maior. Neste contexto surge a Realidade Aumentada (RA), uma tecnologia em crescimento com características que lhe permitem ter capacidade para melhorar as experiências de compra online. Os objetivos deste trabalho são estudar a presença, relação e o impacto, tanto atual como potencial, que as tecnologias de Realidade Aumentada têm no comércio online e no off-line (tradicional). O estudo é feito através de uma análise de diversas variáveis, as quais se irão refletir na intenção de compra, e na satisfação do consumidor. Para esta investigação foi utilizada uma abordagem quantitativa dedutiva na recolha e análise de dados. O instrumento de recolha de dados utilizado foi o questionário, efetuado a consumidores que efetuem compras online em Portugal. Os resultados obtidos suportaram a maioria das hipóteses estudadas, validando o modelo apresentando. Foi possível verificar que a influência social, a motivação para experimentar e a inovação pessoal com tecnologia influenciam de forma positiva as expectativas. Já a utilidade percebida, a facilidade de uso percebido e o benefício de uso percebido tem influência no desempenho percebido. Este desempenho percebido, por sua vez, influencia positivamente a (des)confirmação de expectativas e a Satisfação do consumidor. Concluiu-se também que tanto as expectativas originais, como a (des)confirmação destas, têm impacto na intenção de compra. The technological growth allows the development of several technologies capable of benefiting people's lives, and contributing to better shopping experiences. In the recent decades, online commerce has gained increased importance, because provides many advantages to consumers. However, the traditional store trade also continues to have a large presence in Portugal. The interaction and real time product visualization of before doing a purchase are important reasons for less online commerce adoption. In this context, Augmented Reality (AR) appears as a growing technology with characteristics that allow the improvement of online shopping experiences. The objectives of this work are to study the presence, relationship and impact, both current and potential, that AR technologies have on online and offline (traditional) commerce. The study analyzes the effect of several variables in purchase intention and consumer satisfaction. For this investigation, a deductive quantitative approach is used in data collection and analysis. The data collection instrument used was an online survey to shopping consumers in Portugal. The results support most of the studied hypotheses, validating the proposed model. It was possible to verify that social influence, motivation to experiment and personal innovation with technology positively influence expectations. Perceived usefulness, perceived ease of use and perceived benefit of use influence perceived performance. In turn, perceived performance positively influences the (dis)confirmation of expectations and consumer satisfaction. It was also concluded that both the original expectations and the (dis)confirmation of these expectations influence purchase intention. info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Informática, Today, AI is very important in our lives as its used all around us without our knowledge. From simple things such as personal assistants like Alexa and Siri, and advertising algorithms focusing on our tastes - Netflix on the recommendation of movies or, even more common, the presentation of advertising based on our search history -, to robots and to smart houses, cities or even vehicles. The presence of AI is increasing and even if we are still far away from our ’General AI’ ideology, a machine capable of anything autonomously, each day we get closer. In the last decade multiple applications of AI have been through breakthroughs. For example, the first implementations of autonomous vehicles were introduced by Tesla and other companies. A number of discoveries must have been made to achieve this revolution of AI performance and, among them, is two of the most important developments: Object Detection and Semantic Segmentation, closely related to each other. These are responsible for understanding the environment so the machine can take actions, being the latter an improvement of the first in terms of sensibility error associated to each entity detected as well as being able to detect its corresponding type, in a pixel level. These machines require more and more data to analyse, having many types of sensors in order to collect information, such as radars, cameras, LiDAR, among others. This work falls in the study of the use of Semantic Segmentation techniques and its application on categorising data from image related sensors in order to explain its breakthroughs and challenges, as well as improving and overcoming such obstacles. Data will consist mainly of scans from outdoor/self-driving cars POV (KITTI360) with the ability to be used with other types of data such as indoor scans (COCO), to explain both road and more day-to-day images semantic compositions, applied on a state-of-art solution. Consecutively we will perform a process of optimisation in order to reduce computation costs. Currently the works of DeepLab (with the research of deeplabv3[1]) have achieved a high success on Semantic Segmentation overcoming previous problems such as handling component boundaries with more refined lines while keeping it fairly easy to run on more less powerful machines, being the start point for this work., Hoje a inteligência artificial é uma ferramenta com grande presença nas nossas vidas, muitas vezes sem a nossa perceção. De utilizações simples como assistentes pessoais - Alexa e Siri -, e personalização de publicidade baseada nos nossos gostos - apresentação de publicidade relevante baseada no nosso histórico de pesquisas -, para casos mais complexos como robôs e casas, veículos e cidades autónomas. A presença da inteligência artificial cresce, e apesar de estarmos ainda bastante longe da nossa ideia de ’General AI’ - uma máquina capaz de executar qualquer função de forma autónoma -, cada dia nos encontrámos mais perto. Na última década múltiplas aplicações da inteligência artificial realizaram avanços significativos como, por exemplo, as primeiras implementações de veículos autónomos que foram introduzidas por várias empresas, sendo a mais reconhecida a Tesla. Para chegar a este patamar nesta revolução da inteligência artificial foi necessário uma grande quantidade de estudo e descobertas onde, entre elas, duas se destacam com grande importância: Deteção de Objectos e Segmentação Semântica, ambas relacionadas. Estas são responsáveis por recolher conhecimento sobre o ambiente em que se encontra a máquina de forma a esta executar ações. Apesar de estarem ambas conectadas, a última pode ser considerada uma melhoria perante a primeira em relação á sensibilidade do erro associado a cada entidade detetada, assim como a nova capacidade de detetar todos os objetos e os seus respectivos tipos. Para isso as máquinas necessitam cada vez mais de dados para analisar e treinar, obtidas de vários possíveis sensores como radares, diferentes tipos de câmaras, LiDAR, entre outros. Esta dissertação tem então o objetivo de estudar o uso de técnicas de Segmentação Semântica e as suas aplicações na categorização de imagens provenientes de sensores do tipo câmara para explicar as suas descobertas e desafios, assim como melhorar e ultrapassar obstáculos existentes. Os dados consistem de scans das estradas, capturadas do POV de um veículo (KITTI360, sendo facilmente adaptada a utilizar scans de outros contextos para categorizar imagens mais ”comuns” (COCO). Atualmente os trabalhos do DeepLab (com o desenvolvimento do modelo deeplabv3[1]) conseguiram resultados com bastante sucesso, ultrapassando desafios anteriormente existentes tal como o tratamento dos limites de cada entidade da imagem, com vizinhanças bem definidas, sendo ao mesmo tempo capaz de ser executada em máquinas com poucos recursos, sendo por isso o ponto de início para este trabalho.