Parthenope University of Naples
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Techno-economic evaluation of hydrogen refuelling station with on-site electrolysis production powered by photovoltaic solar energy for the railway sector
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Le nuove frontiere degli accertamenti algoritmici
No full textIl contributo affronta l'impatto dell'intelligenza artificiale sull'evoluzione dei rapporti tra Amministrazione finanziaria e contribuenti, in particolare sotto il profilo dei controlli e degli accertamenti nel bilanciamento tra contrasto all'evasione e tutela dei diritti del contribuent
Organizzare la transizione green nelle piccole e medie imprese
No full textLe piccole e medie imprese, organizzazioni proattive nell’interpretare la complessità dei mutamenti ambientali, adottano processi di gestione green per affrontare la sfida della sostenibilità quale opportunità per ripensare strutture e processi che facilitano la transizione e l’innovazione green, e si configurano attori socialmente responsabili nel contribuire al benessere delle comunità. Nel promuovere lo sviluppo aziendale seguendo una via compatibile con la protezione degli ecosistemi sociali e naturali nei quali opera, le piccole e medie imprese generano innovazione nel riprogettare strutture che alimentano un orientamento green nella definizione dei processi che contribuiscono alla generazione di valore. Nell’affrontare la sfida della sostenibilità aziendale ed ambientale, le piccole e medie imprese si riscoprono organizzazioni intelligenti, innovative e resilienti nel ridisegnare percorsi di gestione green, valorizzando la dimensione organizzativa, e rendendo i processi e le strutture coerenti con la produzione di valore e benessere sociale, economico ed ambientale, contribuendo alla transizione organizzativa sostenibile. Promuovere iniziative che sostengono il green business process management contribuisce a gestire l’innovazione nella transizione green, esalta le scelte organizzative che integrano progettazione sociale e tecnologica nell’orientare i comportamenti verso la generazione di valore per il benessere delle comunità, riducendo le esternalità negative per la salute dell’ambiente. Tradurre la green strategy in processi di gestione che rendano green la transizione nell’organizzazione rappresenta la sfida che le piccole imprese raccolgono per migliorare le competenze manageriali, drivers di innovazione green nei processi e nei sistemi di gestione, emergendo quali agenti di cambiamento, attori socialmente responsabili nel governare percorsi orientati alla sostenibilità nella transizione, ambientale e digitale
Advance in Sea Surface Wind and Wave Retrieval from Synthetic Aperture Radar Image: An Overview
No full textSynthetic aperture radar (SAR) aboard SEASAT was first launched in 1978. At the beginning of the 21st century, the Chinese remote sensing community recognized the urgent need to develop domestic SAR capabilities. Unlike scatterometers and altimeters, space-borne SAR offers high-resolution images of the ocean, regardless of weather conditions or time of day. SAR imagery provides rich information about the sea surface, capturing complicated dynamic processes in the upper layers of the ocean, particularly in relation to tropical cyclones. Over the past four decades, the advantages of SAR have been increasingly recognized, leading to notable marine applications, especially in the development of algorithms for retrieving wind and wave data from SAR images. This study reviews the history, progress, and future outlook of SAR-based monitoring of sea surface wind and waves. In particular, the applicability of various SAR wind and wave algorithms is systematically investigated, with a particular focus on their performance under extreme sea conditions
Beyond the Multidimensional Poverty Index (MPI): a fuzzy approach based on proximity measures to investigate household deprivation in three Italian regions
No full textLa gestione della conoscenza nello sviluppo strategico aziendale dei settori ad alta tecnologia
No full textSCF-CIL: A Multi-Stage Regularization-Based SAR Class-Incremental Learning Method Fused with Electromagnetic Scattering Features
No full textSynthetic aperture radar (SAR) recognition systems often need to collect new data and update the network accordingly. However, the network faces the challenge of catastrophic forgetting, where previously learned knowledge might be lost during the incremental learning of new data. To improve the applicability and sustainability of SAR target classification methods, we propose a multi-stage regularization-based class-incremental learning (CIL) method for SAR targets, called SCF-CIL, which addresses catastrophic forgetting. This method offers three main contributions. First, for the feature extractor, we fuse the convolutional neural network features with the scattering center features using a cross-attention feature fusion structure, ensuring both the plasticity and stability of the extracted features. Next, an overfitting training strategy is applied to provide clustering space for unseen classes with an acceptable trade-off in the accuracy of the current classes. Finally, we analyze the influence of training with imbalanced data on the last fully connected layer and introduce a multi-stage regularization method by dividing the calculation of the fully connected layer into three parts and applying regularization to each. Our experiments on SAR datasets demonstrate the effectiveness of these improvements