Abstract
O III Congresso Ibero-Americano de Empreendedorismo, Energia, Ambiente e Tecnologia (CIEEMAT), dá continuidade ao trabalho desenvolvido no Brasil pelo Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca – Rio de Janeiro, atravessando o oceano Atlântico para a sua primeira edição no contexto da Península Ibérica. Concebido para englobar um conjunto abrangente de áreas temáticas, este evento serve de ponto de encontro entre profissionais, investigadores, professores e estudantes dos países Ibero-Americanos, num fórum que reforça o perfil internacional do Instituto Politécnico de Bragança, assim como das demais Instituições Organizadoras e Parceiras, designadamente, no âmbito de Programas de Dupla Diplomação. Nos três dias do evento, esperamos que encontrem oportunidades para a partilha de ideias e resultados de investigação, reforçando ou estabelecendo novos contactos e parcerias no espaço Latino-Americano. Por fim, espero que a Vossa estadia em Bragança seja agradável e que levem de volta gratas recordações do CIEEMAT 2017.

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Many user information needs are strongly influenced by time. Some of these intents are expressed by users in queries issued indistinctively over time. Others follow a seasonal pattern. Examples of the latter are the queries "Golden Globe Award", "September 11th" or "Halloween", which refer to seasonal events that occur or have occurred at a specific occasion and for which, people often search in a planned and cyclic manner. Understanding this seasonal behavior, may help search engines to provide better ranking approaches and to respond with temporally relevant results leading into user's satisfaction. Detecting the diverse types of seasonal queries is therefore a key step for any search engine looking to present accurate results. In this paper, we categorize web search queries by their seasonality into 4 different categories: Non-Seasonal (NS, e.g., "Secure passwords"), Seasonal-related to ongoing events (SOE, "Golden Globe Award"), Seasonal-related to historical events (SHE, e.g., "September 11th") and Seasonal-related to special days and traditions (SSD, e.g., "Halloween"). To classify a given query we extract both time series (using the document publish date) and content features from its relevant documents. A Random Forest classifier is then used to classify web queries by their seasonality. Our experimental results show that they can be categorized with high accuracy.

Abstract
Neste artigo, é apresentada uma pesquisa-ação com o objetivo de motivar os alunos a desenvolverem suas aprendizagens de programação de computadores no ensino superior, particularmente na transição da programação de nível iniciante para a programação avançada. Para alcançar este objetivo, foi desenvolvida uma abordagem motivacional denominada SimProgramming. A partir das reflexões sobre o processo desta pesquisa, conclui-se que SimProgramming em sua aplicação ao ensino de programação de computadores em turmas intermediárias é promissor e ainda apresenta potencial para ser usado em outros contextos educacionais.;In this paper, an action research is presented to motivate students to develop their learning of computer programming in higher education, particularly in the transition from beginner to advanced programming. To achieve this goal, a motivational approach was developed called SimProgramming. From the reflections on the process of this research, it is concluded that SimProgramming in its application to the teaching of computer programming in intermediate classes is promising and still presents potential to be used in other educational contexts.

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Hash tries are a trie-based data structure with nearly ideal characteristics for the implementation of hash maps. In this paper, we present a novel, simple and scalable hash trie map design that fully supports the concurrent search, insert and remove operations on hash maps. To the best of our knowledge, our proposal is the first concurrent hash map design that puts together the following characteristics: (i) be lock-free; (ii) use fixed size data structures; and (iii) maintain the access to all internal data structures as persistent memory references. Experimental results show that our proposal is quite competitive when compared against other state-of-the-art proposals implemented in Java. Its design is modular enough to allow different types of configurations aimed for different performances in memory usage and execution time.

Abstract
No sentido de combater doenças que afetam as populações, existe um grande interesse na utilização de métodos quantitativos que se baseiam em modelos matemáticos. Os modelos epidemiológicos simulam a dinâmica infeciosa nas populações, ou seja, o aumento ou diminuição do número de infetados. Através destes modelos é possível fazer estimativas e provisões sobre o alcance da epidemia. Por outro lado permitem também prever o efeito de certas medidas preventivas, como por exemplo a vacinação Neste projeto exploram-se os modelos estocásticos para simular a evolução de um surto infecioso em diferentes contextos. Os modelos são implementados utilizando os métodos de simulação aleatória de Monte Carlo. O caso estudado consiste na propaga- ção de uma infeção numa enfermaria hospitalar, onde foram consideradas diferentes taxa de contágio, de mobilidade e de vacinação. Procura-se também fazer a simulação através do método das Cadeias de Markov de forma a tirar partido das suas vantagens computacionais. Esta técnica foi implementada para modelar uma epidemia numa população homogénea uniformemente misturada. Após obter os resultados das simulações, foram apresentadas as conclusões relativas aos métodos de Monte Carlo e método das cadeias de Markov.