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- As ferramentas do corpo numa performance inclusivaPublication . Pinto, Joana Cristina Mota Marques Reais; Aprea, CiroO presente Relatório de Estágio está organizado em três capítulos: o primeiro, apresenta a Instituição que me recebeu – a Associação Portuguesa de Pais e Amigos do Cidadão Deficiente Mental de Matosinhos – e os objectivos pedagógicos, lúdicos e artísticos que conduziram à realização de duas performances de dança-‐teatro-‐música inclusiva. O segundo, contextualiza a prática artística da Dança Inclusiva recorrendo a três exemplos de referência inquestionável: a inglesa Candoco Dance Company, o Grupo Dançando com a Diferença – Associação dos Amigos da Arte Inclusiva madeirense e o coreógrafo/criador francês Jérôme Bel. Por fim, o terceiro capítulo reflecte sobre os processos de pesquisa, composição e ensaios das referidas performances, analisando pormenorizadamente os três momentos/coreografias por mim co-‐ concebidos. Ainda dentro do capítulo final, sugerem-‐se linhas condutoras para uma Performance Inclusiva, abordando-‐se a questão do erro e dos limites no contexto da deficiência. Para além de um objecto teórico que relata as várias fases do Estágio, este Relatório reflecte sobre a importância das Artes Performativas enquanto ferramentas para a Inclusão Social, concluindo-‐se que uma Performance Inclusiva, integrando intérpretes com e sem deficiência, apresenta-‐se como um momento de diversidade e criatividade, características que não só espelham uma comunidade capaz de criar o futuro, como incitam à tão urgente mudança de mentalidades.
- Parallel sparse unmixing of hyperspectral dataPublication . Alves, José M. Rodriguez; Nascimento, Jose; Bioucas-Dias, José M.; Plaza, António; Silva, VítorIn this paper, a new parallel method for sparse spectral unmixing of remotely sensed hyperspectral data on commodity graphics processing units (GPUs) is presented. A semi-supervised approach is adopted, which relies on the increasing availability of spectral libraries of materials measured on the ground instead of resorting to endmember extraction methods. This method is based on the spectral unmixing by splitting and augmented Lagrangian (SUNSAL) that estimates the material's abundance fractions. The parallel method is performed in a pixel-by-pixel fashion and its implementation properly exploits the GPU architecture at low level, thus taking full advantage of the computational power of GPUs. Experimental results obtained for simulated and real hyperspectral datasets reveal significant speedup factors, up to 164 times, with regards to optimized serial implementation.