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Factos & Números
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Apresentação

Centro de Sistemas de Computação Avançada

A  missão do CRACS é procurar a excelência científica nas áreas de linguagens de programação, computação paralela e distribuída, segurança e privacidade, mineração de informação e sistemas web baseados no desenvolvimento de sistemas de software escaláveis para aplicações desafiadoras e multidisciplinares.

O nosso ambiente de investigação é enriquecido com jovens e talentosos investigadores que, em conjunto com investigadores seniores, constituem a massa crítica necessária e dotam a instituição das competências científicas para cumprir a sua missão.

Últimas Notícias
Informática

A privacidade nas redes 6G pode ser um desafio: INESC TEC integra projeto europeu com foco na “proteção”

As futuras redes 6G devem fazer da privacidade dos dados uma das prioridades. O INESC TEC integra o PRIVATEER, um projeto europeu que quer fazer uma análise de segurança robusta e descentralizada, baseada em Inteligência Artificial, para redes 6G. “Privacidade” é a palavra-chave.  

13 junho 2023

Informática

Investigadores do INESC TEC premiados por trabalho de investigação que visa a proteção de privacidade em telemóveis

Um grupo de Investigadores do INESC TEC foi distinguido por um trabalho de investigação sobre a gestão de permissões em dispositivos móveis. A equipa desenvolveu um conjunto de técnicas para automatizar a resposta a pedidos de permissões por parte das aplicações de smartphones com uma fiabilidade de 90%. Este trabalho recebeu o prémio de melhor artigo científico na conferência ACM CODASPY que teve lugar nos Estados Unidos da América.

08 julho 2022

Redes de Sistemas Inteligentes

INESC TEC integra projeto que vai tornar veículos autónomos mais seguros

  No âmbito do projeto THEIA - Automated Perception Driving, uma parceria entre a Universidade do Porto e a Bosch, que tem como objetivo tornar os veículos autónomos mais seguros através de uma melhor perceção da envolvente exterior, o INESC TEC irá contribuir para o desenvolvimento de algoritmos de perceção, computação e arquiteturas baseadas em inteligência artificial.

07 junho 2022

Informática

INESC TEC desenvolve ferramenta para identificação de espécies biológicas

Investigadores do INESC TEC desenvolveram a Biolens, uma aplicação web que permite a classificação de espécies biológicas através da submissão de fotografias. Atualmente a plataforma é capaz de reconhecer um subconjunto muito significativo das espécies portuguesas de libelinhas, libélulas, borboletas e mariposas.

03 junho 2022

Informática

Investigador INESC TEC publica livro dedicado à gamificação

Ricardo Queirós, investigador do INESC TEC, e docente na Escola Superior de Media Artes e Design do Instituto Politécnico do Porto (ESMAD-P.Porto), é um dos autores do livro Gamificação Aplicada às Organizações e ao Ensino, juntamente com Mário Pinto, também docente na ESMAD-P.Porto e investigador na uniMAD.

24 março 2022

041

Projetos Selecionados

PRIVATEER

Privacy-first Security Enablers for 6G Networks

2023-2025

THEIA

Automated Perception Driving

2022-2023

AI4DM

AI predictive modeling Services

2021-2022

FGPEPlus

Learning tools interoperability for gamified programming education

2021-2023

JuezLTI

Automatic assessment of computing exercises using LTI standard

2021-2023

PANDORA

Cyber Defence Platform for Real-time Threat Hunting, Incident Response and Information Sharing

2020-2022

Cortaderia

Desenvolvimento de Software para Monitorização da Espécie Invasora Cortaderia selloana

2020-2020

Authenticus19_20

Consultoria Tecnológica em Sistemas CRIS e Cálculo de APC

2019-2020

T4CDTKC

Training 4 Cotec, Digital Transformation Knowledge Challenge - Elaboração de Programa de Formação “CONHECER E COMPREENDER O DESAFIO DAS TECNOLOGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL”

2019-2021

Angerona

Plataforma de Middleware para privacy em IoT

2018-2019

FGPE

Framework for Gamified Programming Education

2018-2021

AuthenticusNF

Desenvolvimento de Indicadores de Produção Científica Baseados no Authenticus

2018-2018

PGODISSEIA

Serviço de instalação e configuração de uma plataforma de autenticação, implementação de solução de gestão centralizada de certificados digitais, auditoria de segurança (pen-testing) e análise de impacto de privacidade dos tratamentos de dados pessoais das plataformas de integração e autenticação

2018-2020

CRADLE

Aplicação de deep learning ao processo de investigação de novas drogas anticancerígenas

2018-2021

Authenticus2019

Apoio Técnico ao CINTESIS para extração de indicadores de produção científica baseados no Authenticus

2018-2018

ELVEN

Elven - Lógicas para verificação de programas na Web

2016-2019

Digi-NewB

Non-invasive monitoring of perinatal health through multiparametric digital representation of clinically relevant functions for improving clinical intervention in neonatal units (Digi-NewB)

2016-2020

FOUREYES

TEC4Growth - RL FourEyes - Intelligence, Interaction, Immersion and Innovation for media industries

2015-2019

NanoStima-RL5

NanoSTIMA - Advanced Methodologies for Computer-Aided Detection and Diagnosis

2015-2019

NanoStima-RL3

NanoSTIMA - Health data infrastructure

2015-2019

NanoStima-RL4

NanoSTIMA - Health Data Analysis & Decision

2015-2019

SMILES

TEC4Growth - RL SMILES - Smart, Mobile, Intelligent and Large scale Sensing and analytics

2015-2019

FOTOCATGRAF

Fotocatalisadores baseados em grafeno e semicondutores para um sistema de abastecimento de água sustentável e seguro: uma tecnologia avançada para a remoção de poluentes emergentes

2015-2018

REMINDS

REMINDS - Sistema para Mineração e Deteção de Relevância

2015-2017

PANF

Possibilidades de recolha e transmissão de dados a partir do Sifarma

2015-2016

SEA

SEA-Sistema de ensino autoadaptativo

2015-2015

MGI

Contrato de Aquisição de serviços de produção e desenvolvimento de módulo para gestão de iterações para integrar no sistema de informação da UP (SIGARRA)

2015-2015

Hyrax

Crowd-Sourcing de Dispositivos Móveis para o Desenvolvimento de Edge-Clouds

2014-2018

DAT

Tratamento e análise inteligente de dados

2014-2015

ABLe

Aprendizagem baseada em conhecimento para aplicação na área médica

2013-2015

Authenticus

Authenticus - Um Sistema de Identificação e Validação de Publicações Científicas Portuguesas

2013-2016

SIBILA

Blocos Interativos Inteligentes para uma Melhor Aprendizagem

2013-2015

ADE

Deteção de Efeitos Adversos de Drogas

2012-2015

e-Policy

Engenharia para a avaliação do Ciclo de Vida de Decisões Políticas (ePolicy)

2011-2014

Leap

Ambientes lógicos com Paralelismo Avançado

2011-2014

MACAW

Macroprogramação para Redes de Sensores Sem Fios

2011-2014

Breadcrumbs

Rede social com base em bibliotecas pessoais de fragmentos de notícias

2010-2012

Ofelia

Ambientes abertos federados para alavancagem de identidade e autorização

2010-2013

Horus

Representações de Horn para Sistemas com Incerteza

2010-2013

DIGISCOPE

Estetoscópio Digital para Uso Clínico

2010-2013

Palco3.0

Sistema web inteligente de apoio à gestão de uma rede social na área da música

2008-2011

Equipa
Publicações

CRACS Publicações

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2023

PROGpedia: Collection of source-code submitted to introductory programming assignments

Autores
Paiva, JC; Leal, JP; Figueira, A;

Publicação
DATA IN BRIEF

Abstract
Learning how to program is a difficult task. To acquire the re-quired skills, novice programmers must solve a broad range of programming activities, always supported with timely, rich, and accurate feedback. Automated assessment tools play a major role in fulfilling these needs, being a common pres-ence in introductory programming courses. As programming exercises are not easy to produce and those loaded into these tools must adhere to specific format requirements, teachers often opt for reusing them for several years. There-fore, most automated assessment tools, particularly Mooshak, store hundreds of submissions to the same programming ex-ercises, as these need to be kept after automatically pro-cessed for possible subsequent manual revision. Our dataset consists of the submissions to 16 programming exercises in Mooshak proposed in multiple years within the 2003-2020 timespan to undergraduate Computer Science students at the Faculty of Sciences from the University of Porto. In particular, we extract their code property graphs and store them as CSV files. The analysis of this data can enable, for instance, the generation of more concise and personalized feedback based on similar accepted submissions in the past, the identifica-tion of different strategies to solve a problem, the under -standing of a student's thinking process, among many other findings.(c) 2023 The Author(s). Published by Elsevier Inc. This is an open access article under the CC BY license ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )

2023

A WebApp for Reliability Detection in Social Media

Autores
David, F; Guimaraes, N; Figueira, A;

Publicação
Procedia Computer Science

Abstract

2023

Bibliometric Analysis of Automated Assessment in Programming Education: A Deeper Insight into Feedback

Autores
Paiva, JC; Figueira, A; Leal, JP;

Publicação
ELECTRONICS

Abstract
Learning to program requires diligent practice and creates room for discovery, trial and error, debugging, and concept mapping. Learners must walk this long road themselves, supported by appropriate and timely feedback. Providing such feedback in programming exercises is not a humanly feasible task. Therefore, the early and steadily growing interest of computer science educators in the automated assessment of programming exercises is not surprising. The automated assessment of programming assignments has been an active area of research for over a century, and interest in it continues to grow as it adapts to new developments in computer science and the resulting changes in educational requirements. It is therefore of paramount importance to understand the work that has been performed, who has performed it, its evolution over time, the relationships between publications, its hot topics, and open problems, among others. This paper presents a bibliometric study of the field, with a particular focus on the issue of automatic feedback generation, using literature data from the Web of Science Core Collection. It includes a descriptive analysis using various bibliometric measures and data visualizations on authors, affiliations, citations, and topics. In addition, we performed a complementary analysis focusing only on the subset of publications on the specific topic of automatic feedback generation. The results are highlighted and discussed.

2023

An NLP Approach to Understand the Top Ranked Higher Education Institutions’ Social Media Communication Strategy

Autores
Figueira, A; Nascimento, L;

Publicação
Lecture Notes in Business Information Processing

Abstract
In this paper we examine the use of social media as a marketing channel by Higher Education Institutions (HEI) and its impact on the institution's brand, attracting top professionals and students. HEIs are annually evaluated globally based on various success parameters to be published in rankings. Specifically, we analyze the Twitter publishing strategies of the selected HEIs, and we compare the results with their overall ranking positions. Our study shows that there are no significant differences between the well-known university rankings based on Kendall t and RBO metrics. However, our data retrieval indicates a tendency for the top-ranked universities to adopt specific strategies, which are further emphasized when analyzing emotions and topics. Conversely, some universities have less prominent strategies that do not align with their ranking positions. This study provides insights into the role of social media in the marketing strategies of HEIs and its impact on their global rankings. © 2023, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG.

2023

On the Quality of Synthetic Generated Tabular Data

Autores
Espinosa, E; Figueira, A;

Publicação
MATHEMATICS

Abstract
Class imbalance is a common issue while developing classification models. In order to tackle this problem, synthetic data have recently been developed to enhance the minority class. These artificially generated samples aim to bolster the representation of the minority class. However, evaluating the suitability of such generated data is crucial to ensure their alignment with the original data distribution. Utility measures come into play here to quantify how similar the distribution of the generated data is to the original one. For tabular data, there are various evaluation methods that assess different characteristics of the generated data. In this study, we collected utility measures and categorized them based on the type of analysis they performed. We then applied these measures to synthetic data generated from two well-known datasets, Adults Income, and Liar+. We also used five well-known generative models, Borderline SMOTE, DataSynthesizer, CTGAN, CopulaGAN, and REaLTabFormer, to generate the synthetic data and evaluated its quality using the utility measures. The measurements have proven to be informative, indicating that if one synthetic dataset is superior to another in terms of utility measures, it will be more effective as an augmentation for the minority class when performing classification tasks.

Factos & Números

16Investigadores Séniores

2016

1Capítulos de livros

2020

9Artigos em revistas indexadas

2020