|
Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
1. Frequência/Teste escrito (50%, 10 em 20).
Permitirá avaliar se os estudantes assimilaram as matérias lecionadas e obtiveram as competências definidas. O teste terá uma componente teórica e outra prática sobre os conteúdos programáticos e os requisitos das e-cidades/cidades inteligentes através da aplicação de IoT desenvolvidos em ambiente de aula.
2. Trabalho prático com apresentação oral em ambiente de aula e relatório (50%, 10 em 20).
Será realizado um trabalho prático, que respeita à análise de caso marcante de uma e-cidade/cidade inteligente, na Europa, Ásia ou América com base na pesquisa bibliográfica e na literatura científica.
|
|
Bibliografia principal |
Capdevila, I. and Zarlenga M.I., 2015. Smart City or smart citizens? The Barcelona case. Journal of Strategy and Management8(3), 266-282. Article in Journal of Strategy and Management · August 2015.
Ferrer, Josep-Ramon, "Barcelona’s Smart City vision: an opportunity for transformation ", Field Actions Science Reports [Online], Special Issue 16 | 2017.
Liu, Sheng; Shen, Zuo-Jun Max; Ji, Xiang. Urban Bike Lane Planning with Bike Trajectories: Models, Algorithms, and a Real-World Case Study. Manufacturing & Service Operations Management, 2021.
Magnana, Lucas; Rivano, Hervé; Chiabaut, Nicolas. “A DRL solution to help reduce the cost in waiting time of securing a traffic light for cyclists.” arXiv preprint, 2023.
Wang, Yanan; Xu, Tong; Niu, Xin; Tan, Chang; Chen, Enhong; Xiong, Hui. “STMARL: A Spatio-Temporal Multi-Agent Reinforcement Learning Approach for Cooperative Traffic Light Control.” arXiv preprint, 2019.
|