11763 research outputs found
Sort by
Seguir indicações de sites financeiros é uma estratégia lucrativa?
No full textEsta investigação analisa a viabilidade de se seguirem indicações de sites financeiros como
uma estratégia lucrativa de investimento. Na verdade, com o crescimento do acesso a
investimentos financeiros pelo público em geral, manifesta-se a necessidade de avaliar a
eficácia das ferramentas oferecidas por sites financeiros.
Para responder à questão central que dá título a esta investigação, foi desenvolvida uma
estratégia de investimento baseada em análise técnica, mais especificamente na vertente de
identificação de padrões gráficos utilizando uma ferramenta alimentada através de um
algoritmo de Machine Learning.
A estratégia de investimento foi desenvolvida após uma fase de testes com a ferramenta AI
Real Time Patterns e baseou-se na identificação de padrões gráficos, com filtros definidos,
tanto com base na literatura existente, como pela experiência obtida à priori. No total foram
negociadas 500 ações, durante o período de 4 de abril a 7 de maio de 2024, maioritariamente,
em bolsas norte-americanas
As negociações abrangeram 48 setores diferentes e foram identificados 17 padrões distintos.
Das 500 negociações realizadas, 247 resultaram em perdas, cerca de 50,60%, enquanto que
as restantes 253 geraram ganhos, cerca de 49,40%. No total, a estratégia apresentou um saldo
negativo de 111,89 dólares, sendo que os custos de transação não foram incluídos neste
valor.
Apesar da estratégia não ter gerado retornos positivos, a pesquisa cumpriu o objetivo da
análise crítica da utilidade das previsões fornecidas por sites financeiros. A análise dos
resultados e a discussão dos mesmos revelam algumas limitações do estudo e sugerem a
necessidade de ajustes futuros, como, por exemplo, a integração de indicadores técnicos
adicionais na filtragem dos padrões identificados.Esta investigação analisa a viabilidade de se seguirem indicações de sites financeiros como
uma estratégia lucrativa de investimento. Na verdade, com o crescimento do acesso a
investimentos financeiros pelo público em geral, manifesta-se a necessidade de avaliar a
eficácia das ferramentas oferecidas por sites financeiros.
Para responder à questão central que dá título a esta investigação, foi desenvolvida uma
estratégia de investimento baseada em análise técnica, mais especificamente na vertente de
identificação de padrões gráficos utilizando uma ferramenta alimentada através de um
algoritmo de Machine Learning.
A estratégia de investimento foi desenvolvida após uma fase de testes com a ferramenta AI
Real Time Patterns e baseou-se na identificação de padrões gráficos, com filtros definidos,
tanto com base na literatura existente, como pela experiência obtida à priori. No total foram
negociadas 500 ações, durante o período de 4 de abril a 7 de maio de 2024, maioritariamente,
em bolsas norte-americanas
As negociações abrangeram 48 setores diferentes e foram identificados 17 padrões distintos.
Das 500 negociações realizadas, 247 resultaram em perdas, cerca de 50,60%, enquanto que
as restantes 253 geraram ganhos, cerca de 49,40%. No total, a estratégia apresentou um saldo
negativo de 111,89 dólares, sendo que os custos de transação não foram incluídos neste
valor.
Apesar da estratégia não ter gerado retornos positivos, a pesquisa cumpriu o objetivo da
análise crítica da utilidade das previsões fornecidas por sites financeiros. A análise dos
resultados e a discussão dos mesmos revelam algumas limitações do estudo e sugerem a
necessidade de ajustes futuros, como, por exemplo, a integração de indicadores técnicos
adicionais na filtragem dos padrões identificados
The Vibrant Spectra of the Oceans: Unravelling the Diversity, Functions, and Applications of Seaweed Pigments
No full textSeaweeds are photosynthetic organisms that harvest sunlight and convert
it into essential energy through a highly effective biochemical process powered by
light, which in turn is captured and directed to the reactive centers by pigments.
Seaweed pigments are fundamental to the seaweed photosynthetic process and are
also responsible for their current taxonomic classification into three distinct divisions. The Chlorophyta comprises the green seaweeds, which hold high levels of
both chlorophyll a and b, along with lesser amounts of β-carotene and xanthophylls.
The Ochrophyta integrates the brown seaweeds (class Phaeophyceae), which are
particularly rich in the xanthophyll fucoxanthin, while also showing lower levels of
other xanthophylls, chlorophyll a and c, and β-carotene. The Rhodophyta houses
the red seaweeds, which are characterized by holding high levels of phycoerythrin,
as well as lower quantities of phycocyanin, chlorophyll a, β-carotene, and xanthophylls. However, regardless of their designation, seaweed species exhibit a significant range of colors and hues that go beyond “green,” “brown,” and “red,” rendering them visually unique, due to the relative composition and abundance of each pigment within their living cells. Nowadays, science has unveiled not only the diversity of these pigments, but also their biological function. Targeted extraction methods and potential end-use applications for these pigments have been researched and developed, with the resulting product often designed to protect and promote human health. Today, humankind acknowledges the benefits of natural products obtained from the oceans, including those obtained from seaweed pigments. This chapter aims to supply insight on the diversity, functions, and applications of the pigments found in all the three divisions, thus contributing to a greater understanding of the benefits these functional molecules can provide to humanity.This work was funded by national funds through FCT-Fundação para a
Ciência e a Tecnologia, I.P., within the scope of the project MARE—Centro de Ciências do Mar e
do Ambiente, UIDB/04292/2020, UIDP/04292/2020 (DOI:10.54499/UIDB/04292/2020,
DOI:10.54499/UIDP/04292/2020) and ARNET – Aquatic Research Network, LA/P/0069/2020
(DOI: 10.54499/LA/P/0069/2020), and the doctoral grant awarded to Marta V. Freitas, UI/
BD/150957/2021 (https://doi.org/10.54499/UI/BD/150957/2021).info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Ecoacústica (Extra)terreste
No full textComissão Científica e Editoral
Ana João Romana, Catarina Leitão, Isabel Baraona,
Susana Gaudêncio, Orlando Franco e Célia Ferreira
Editor convidado Rodrigo E. R. SilvaEste trabalho é financiado por fundos nacionais através da FCT – Fundação para a Ciência e a Tecnologia, I.P., no âmbito do Financiamento Base com a referência UIDB/05468/2020 e o identificador doi.org/10.54499/UIDB/05468/2020
A influência da liderança servidora na satisfação e na intenção de turnover dos Técnicos Superiores de Diagnóstico e Terapêutica na área da Radiologia
No full textEste estudo analisa a influência da liderança servidora na satisfação no trabalho e na intenção de turnover dos Técnicos Superiores de Diagnóstico e Terapêutica na área da Radiologia. A liderança servidora, conceito desenvolvido por Robert Greenleaf em 1977, baseia-se na premissa de que os líderes devem priorizar as necessidades dos seus colaboradores, promovendo um ambiente de trabalho baseado na empatia, apoio e desenvolvimento profissional.
A metodologia adotada foi quantitativa, baseada na aplicação de questionários validados sobre liderança, satisfação e intenção de turnover a Técnicos Superiores de Diagnóstico e Terapêutica na Radiologia. Os instrumentos de medição incluíram a escala de Liderança Servidora (SL-7), a escala de satisfação no trabalho ESET (Escala de Satisfação dos Enfermeiros com o Trabalho) e uma escala de intenção de turnover traduzida e validada para o contexto nacional (de Sul & Lucas, 2020)).
Os resultados demonstraram uma correlação positiva entre a liderança servidora e a satisfação no trabalho, confirmando que profissionais que percecionam os seus líderes como servidores apresentam níveis mais elevados de satisfação.
A liderança servidora e a satisfação têm um papel preditivo importante na variável intenção de turnover, visto existir influência da liderança servidora na satisfação o que poderá ter impacto indireto na intenção de turnover.
Os resultados obtidos evidenciam algumas diferenças entre trabalhadores de entidades públicas e privadas embora a perceção da liderança servidora não varie em função do setor, a satisfação e a intenção de turnover refletem outras especificidades.This study examines the impact of servant leadership on job satisfaction and turnover intention among Senior Diagnostic and Therapeutic Technicians in Radiology. Servant leadership, a concept introduced by Robert Greenleaf in 1977, rests on the premise that leaders should prioritise the needs of their employees, thereby fostering a work environment characterised by empathy, support, and opportunities for professional development.
The research employed a quantitative methodology, utilising validated questionnaires to assess leadership, job satisfaction, and turnover intention among these professionals. The measurement instruments included the Servant Leadership Scale (SL-7), the ESET Job Satisfaction Scale (Nurses' Job Satisfaction Scale), and a turnover intention scale that was translated and validated for the national context (Translation and validation of the anticipated turnover scale for the Portuguese cultural context (de Sul & Lucas, 2020)).
The results demonstrated a positive correlation between servant leadership and job satisfaction, confirming that professionals who perceive their leaders as servants exhibit higher levels of satisfaction.
Servant leadership and satisfaction play an important predictive role in the variable turnover intention, since there is an influence of servant leadership on satisfaction, which may have an indirect impact on turnover intention.
The results obtained highlight some differences between employees of public and private organizations, although the perception of servant leadership does not vary according to the sector; satisfaction and turnover intention reflect other specificities
Developing a Local Strategy for Dementia using a co-participation methodology – the analysis of a proposal for a central region of Portugal
No full textERC: 123787/2011No presente estudo é apresentado e analisado o desenvolvimento coparticipativo de um Plano Estratégico Local para a Demência. Participaram nesta dinâmica 15 instituições de um território do centro de Portugal, cada uma delas representada por um profissional de referência e 2 técnicos superiores da Câmara Municipal (n=17). Foram recrutados os participantes com experiência prévia na prestação do cuidado à pessoa idosa e no cuidado e assistência à pessoa com demência. A dinâmica de ideação coparticipativa decorreu numa única sessão de 8h, e foi dividida em 4 fases distintas: (i) apresentação quebra-gelo, (ii) codesign de objetivos, (iii) codesign de eixos estratégicos, (iv) codesign de intervenção. Foi realizada uma análise de conteúdo dos exercícios e um resumo de acordo com a seguinte estrutura: objetivos para o plano estratégico, eixos estratégicos e ações a implementar. Ao longo dos exercícios de ideação foram definidas palavras-chave mais significativas, refletindo as dimensões mais relevantes na assistência e cuidado à pessoa com demência: 10 dimensões para processos, 7 para saúde social e 7 para políticas. Foram definidos 5 eixos: Literacia Comunitária, Combate ao Isolamento, Ageing in Place, Intergeracionalidade, e Serviço Amigo da Pessoa com Demência, suportados por 13 objetivos, 15 ações, 17 metas e 20 parceiros estratégicos. O desenho de uma proposta coparticipativa de um Plano Estratégico Local para a Demência demonstrou ser uma metodologia inovadora e efetiva, devendo, no futuro, envolver outros intervenientes da comunidade e desenvolver linhas de ação para a coordenação e monitorização da estratégia.In this study, the co-participative development of a Local Strategic Plan for Dementia is presented and analysed. Fifteen institutions from a territory in central Portugal participated in this dynamic, each represented by a reference professional and 2 senior technicians from the City Council (n=17). Participants with previous experience in providing care to elderly people and caring for people with dementia were recruited. The co-participative ideation dynamics took place in a single 8-hour session, which was divided into 4 distinct phases: (i) icebreaker presentation, (ii) co-design of objectives, (iii) co-design of strategic axes, (iv) co-design of intervention. A content analysis of the exercises and a summary were carried out according to the following structure: objectives for the strategic plan, strategic axes and actions to be implemented. Throughout the ideation exercises, more significant keywords were defined, reflecting the most relevant dimensions in assistance and care for people with dementia: 10 dimensions for processes, 7 for social health, and 7 for policies. Five axes were defined: Community Literacy, Combating Isolation, Aging in Place, Intergenerational, and Dementia Friendly Service, which were supported by 13 objectives, 15 actions and 17 goals and 20 strategic partners. The design of a co-participative proposal for a Local Strategic Plan for Dementia proved to be an innovative and effective methodology, and it should, in the future, involve other community stakeholders and develop lines of action for the coordination and monitoring of the strategy
A Importância da Gestão do Conhecimento na Competitividade das Organizações
No full textNuma sociedade composta por novos fatores complexos e voláteis, as organizações
enfrentam o constante desafio em manter e reforçar a sua competitividade. Associado a este
desafio, também é estudado a crescente importância da gestão do conhecimento, um recurso
cada vez mais fundamental na criação de valor, obtenção de um crescimento sustentável,
inovação, eficiência organizacional e adaptação continua no meio envolvente. Face ao
exposto, a presente dissertação tem o objetivo de analisar a relação entre a gestão do
conhecimento e a competitividade das organizações na atualidade.
Elaborou-se a revisão de literatura entre os dois principais conceitos do tema, a gestão do
conhecimento e competitividade, com o objetivo de conferir a visão clássica e moderna de
vários autores associados aos conceitos.
Foi realizada uma investigação. Através de um questionário às cem maiores organizações da
região de Porto de Mós em 2025, composta por 26 questões ajustadas ao tema em estudo e
respondidas numa escala de Likert de 7 pontos, onde o valor mais baixo 1 (um) significa
“Muito pior que os concorrentes” e o valor mais alto 7 (sete) significa “Muito melhor que os
concorrentes”.
A investigação com recurso ao modelo utilizado permite concluir que a gestão do
conhecimento influencia a competitividade das organizações, em particular, às 26 inquiridas
organizações de Porto de Mós.In a society shaped by increasingly complex and volatile factors, organizations face the
constant challenge of maintaining and strengthening their competitiveness. Alongside this
challenge, the growing importance of knowledge management is also examined, as it has
become an increasingly fundamental resource for creating value, achieving sustainable
growth, fostering innovation, enhancing organizational efficiency, and ensuring continuous
adaptation to the surrounding environment. In light of this, the present dissertation aims to
analyze the relationship between knowledge management and the competitiveness of
organizations in the current context.
A literature review was conducted on the two main concepts of the topic, knowledge
management and competitiveness, with the aim of presenting both the classical and
contemporary perspectives of various authors associated with these concepts.
An empirical study was conducted through a questionnaire addressed to the one hundred
largest organizations in the region of Porto de Mós in 2025. The questionnaire comprised 26
questions tailored to the subject under study and answered on a 7-point Likert scale, where
the lowest value, 1 (one), corresponds to “Much worse than competitors” and the highest
value, 7 (seven), corresponds to “Much better than competitors”.
The investigation, based on the applied model, allows the conclusion that knowledge
management influences the competitiveness of organizations, particularly among the
twenty-six surveyed organizations in Porto de Mós
Design for a More Human School: Improving the Educational Climate of Students with Depressive Symptomatology
No full textUniversity students regularly experience depressive symptomatology due to academic, social and environmental challenges. These factors have an impact on their well-being and also in the academic performance and sense of belonging within the educational community. This study aims to explore how Human-Centered Design (HCD) and Co-Design methodologies are contributions to the improvement of the educational climate for students that face these symptoms. Through a practice-based action research approach, this study combines qualitative methods, including interviews with psychologists and students, shadowing observations and collaborative workshops with students. The findings of this study show relevant challenges related to the social, physical, and psychological dimensions of the learning environment, emphasizing the need for interventions with students' participation. A Design for Social Change Framework is proposed, including Design Thinking methodologies with the Social Change Model, to foster a more inclusive and supportive educational experience for the students. By involving the school community in the design process, this research aims to promote mental well-being, intensify academic engagement, and create sustainable strategies for a healthier learning environment.Instituto Politécnico de Leiri
Sustainable Tourism Marketing Through Destination Image: An AHP Approach for UNESCO Creative Cities in Gastronomy—The Case of Popayán, Colombia
No full textPopayán (Colombia) was the first city to be designated a UNESCO Creative City of Gastronomy in 2005, positioning itself as a symbolic ‘myth of origin’ within the network. In the context of growing demands for local strategies aligned with the Sustainable Development Goals (SDGs), it is pertinent to understand how founding cities manage and project their image through sustainable tourism marketing. Almost two decades later, this study examines how Popayán communicates and sustains its image within the UNESCO Creative Cities Network (UCCN), guided by sustainable tourism marketing principles. Methodologically, the study adopts an exploratory and descriptive case study approach, based on documentary analysis of institutional sources and the application of the adapted Analytic Hierarchy Process Image—UNESCO Creative City Gastronomy (AHPI-UCCG) model. The results provided the following: (1) a multidimensional analysis of Popayán’s image in the context of sustainable marketing; (2) an assessment of how the city’s image responds to current branding challenges, using the adapted AHPI-UCCG model; and (3) a proposal for a context-sensitive investment agenda aligned with sustainability objectives. These results support the development of a personalised strategy for Popayán and demonstrate the potential of this approach to inform analyses of other Creative Cities of Gastronomy, while recognising the unique symbolic role of Popayán as the foundational case.This research was funded by CiTUR, Centre for Tourism Research, Development and Innovation, funding 2025–2029, and FCT—Foundation for Science and Technology, I.P., within the scope of the project (https://doi.org/10.54499/UIDB/04470/2020)
Estudo do sistema de gestão térmica de uma bateria para um veículo Formula Student
No full textEste trabalho incide sobre o desenvolvimento de um sistema de gestão térmica para a bateria do T-24E, o primeiro veículo elétrico da Leiria Academic Racing Team (LART), no contexto da competição Formula Student.
O principal objetivo foi conceber um sistema de refrigeração a ar eficiente, capaz de manter a temperatura das células cilíndricas Molicel P45B dentro de limites seguros, garantindo simultaneamente a uniformidade térmica e a viabilidade energética do sistema.
Inicialmente, foram estudadas duas abordagens de refrigeração, axial e radial, sendo avaliado o seu desempenho através de um estudo analítico e de ensaios experimentais. Após comparação, o método de refrigeração radial foi selecionado como solução preferencial devido ao menor gradiente de temperatura registado no corpo da célula.
Para caracterizar o comportamento térmico da bateria, foi desenvolvido um modelo integral num ambiente de simulação baseado em linguagem matricial e sistemas dinâmicos, permitindo analisar a evolução da temperatura ao longo do tempo.
Complementarmente, realizaram-se ensaios experimentais com instrumentação térmica aplicada à bateria real, cujos resultados serviram para validar o modelo desenvolvido.
Adicionalmente, recorreu-se à Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD) para estudar o escoamento do ar no interior dos segmentos da bateria e a eficiência da convecção forçada.
A definição da distância ótima entre células e a escolha do ventilador adequado foram estudadas de forma integrada, tendo em vista a redução da potência hidráulica necessária e o cumprimento dos limites regulamentares: temperatura máxima inferior a 60 ºC e diferença de temperatura entre células inferior a 5 ºC.
Os resultados obtidos comprovaram que o sistema proposto assegura uma gestão térmica eficaz, mantendo as temperaturas abaixo dos limites definidos e garantindo uma distribuição térmica equilibrada.
Nos ensaios realizados, a temperatura máxima registada foi de 40 ºC, com uma diferença máxima entre células de 5 ºC, validando experimentalmente a solução adotada e a robustez do modelo preditivo.This study focuses on the development of a thermal management system for the battery of the T-24E, the first electric vehicle of the Leiria Academic Racing Team (LART), within the context of the Formula Student competition.
The main objective was to design an efficient air-cooling system capable of maintaining the temperature of the Molicel P45B cylindrical cells within safe limits, while ensuring both thermal uniformity and the system’s energy viability.
Initially, two cooling approaches were studied, axial and radial, and their performance was evaluated through an analytical study and experimental tests. After comparison, the radial cooling method was selected as the preferred solution due to the lower temperature gradient recorded in the cell body.
To characterise the battery's thermal behaviour, an integral model was developed in a simulation environment based on matrix language and dynamic systems, enabling the analysis of temperature evolution over time.
Complementarily, experimental tests were carried out using thermal instrumentation applied to the actual battery, with the results serving to validate the developed model.
Additionally, Computational Fluid Dynamics (CFD) was used to study airflow within the battery segments and the efficiency of forced convection.
The definition of the optimal spacing between cells and the selection of a suitable fan were studied in an integrated manner, aiming to reduce the required hydraulic power and comply with regulatory limits: a maximum temperature below 60 °C and a maximum temperature difference between cells of less than 5 °C.
The results obtained confirmed that the proposed system ensures effective thermal management, maintaining temperatures below the defined limits and providing balanced thermal distribution.
In the tests carried out, the maximum recorded temperature was 40 °C, with a maximum temperature difference between cells of 5 °C, thus experimentally validating the adopted solution and the robustness of the predictive model
Balancing Image Quality and Attack Effectiveness in Computer Vision
No full textÉ bem estabelecido que a inteligência artificial é uma presença duradoura, oferecendo
diversas aplicações no nosso quotidiano. No domínio da visão computacional, tais aplicações
incluem o reconhecimento facial, a deteção de objetos — utilizados na indústria
e em veículos autónomos — bem como a análise de imagens médicas. Contudo, estas
aplicações permanecem suscetíveis a vulnerabilidades de segurança, particularmente a
ataques adversariais, que introduzem perturbações impercetíveis capazes de enganar as
classificações dos modelos. Com base nestas características, esta dissertação investiga a
utilização de modelos generativos para produzir exemplos adversariais capazes de enganar
múltiplos modelos de classificação.
Como estudo preliminar, foi utilizado uma Deep Convolutional Generative Adversarial
Network (DCGAN) com a adição de um codificador para gerar imagens adversariais
capazes de enganar cinco modelos de classificação distintos. Posteriormente, foi desenvolvida
uma nova arquitetura multiobjetivo, com o nome Multi-Objective Superstar Adversarial
GAN (MOSA-GAN) concebida para gerar exemplos adversariais ao mesmo tempo
que preserva elevada qualidade e fidelidade de imagem. A robustez da MOSA-GAN foi
ainda avaliada contra mecanismos de defesa de última geração, para aferir a sua eficácia
em contextos adversariais mais amplos. Os experimentos foram conduzidos em conjuntos
de dados perturbados por quatro ataques distintos, em cinco níveis de magnitude de
perturbação, e avaliados em cinco modelos de classificação. As métricas de desempenho
incluíram a Fooling Rate (FR), juntamente com métricas que aferem a qualidade de imagem
Fréchet Inception Distance (FID) e Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS).
Os resultados indicam que a abordagem inicial atingiu um FR de até 91,21%, mas com
fraca qualidade de imagem. Em contraste, a MOSA-GAN alcançou um equilíbrio eficaz,
atingindo uma FR de de 89,63% enquanto mantinha elevada qualidade de imagem, com
valores de LPIPS e FID tão baixos quanto 0,23 e 0,25, respetivamente. Com defesas, a FR
reduziu ligeiramente, enquanto um cenário preservou melhor a qualidade de imagem.
Os resultados mostram que modelos generativos são viáveis para gerar imagens adversariais,
e que a MOSA-GAN equilibra a eficácia adversarial e a qualidade de imagem,
validando a abordagem multiobjetivo, com e sem defesas.It is well established that Artificial Intelligence (AI) is an enduring presence, offering
diverse applications in daily life. In the domain of Computer Vision (CV), such applications
include facial recognition for device unlocking, object detection — employed in
industrial settings and autonomous vehicles — and medical image analysis. However,
these applications remain susceptible to security vulnerabilities, particularly adversarial
attacks, which introduce imperceptible perturbations capable of misleading model
classifications. Building on these characteristics, this dissertation investigates the use of
generative models to produce adversarial samples that can deceive multiple Deep Neural
Network (DNN) models.
As a preliminary study, a Deep Convolutional Generative Adversarial Network (DCGAN)
augmented with an encoder was employed to generate adversarial images targeting
five distinct DNN models. Subsequently, a novel multi-objective architecture,
Multi-Objective Superstar Adversarial GAN (MOSA-GAN), was developed to simultaneously
generate adversarial samples while preserving high image quality and fidelity.
The robustness of MOSA-GAN was further evaluated against state-of-the-art defence
mechanisms to assess its effectiveness in broader adversarial contexts. Experiments were
conducted on datasets perturbed by four distinct attacks across five levels of perturbation
magnitude and evaluated on five DNN models. Performance metrics included Fooling
Rate (FR), alongside image quality measures Fréchet Inception Distance (FID) and
Learned Perceptual Image Patch Similarity (LPIPS).
Results indicate that the initial approach achieved a FR of up to 91.21%, but exhibited
poor image quality and fidelity. In contrast, MOSA-GAN achieved a balanced tradeoff,
reaching a FR of 89.63% while maintaining high image quality, with LPIPS and FID
scores as low as 0.23 and 0.25, respectively. When defences were applied, FR showed
a slight reduction, with a minor deterioration in image quality in one scenario. These
findings demonstrate the feasibility of using generative models for adversarial image
generation and confirm that MOSA-GAN effectively balances adversarial effectiveness
with image fidelity, validating the proposed multi-objective approach in both the presence
and absence of defence strategies