Littérature scientifique sur le sujet « Sistemi di classificazione del personale »
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Articles de revues sur le sujet "Sistemi di classificazione del personale"
Viviana Casano, Lilli. « Il ruolo delle relazioni industriali e della contrattazione collettiva nella costruzione di un mercato del lavoro di cura ». ECONOMIA E SOCIETÀ REGIONALE 40, no 3 (décembre 2022) : 79–100. http://dx.doi.org/10.3280/es2022-003008.
Texte intégralGianecchini, Martina. « Apprendistato : formare al futuro artigiano ». QUADERNI DI ECONOMIA DEL LAVORO, no 99 (mai 2013) : 103–17. http://dx.doi.org/10.3280/qua2013-099006.
Texte intégralVannozzi, Francesca, et Davide Orsini. « Il segnalamento del delinquente di Salvatore Ottolenghi ». Acta medico-historica Adriatica 20, no 1 (2022) : 139–53. http://dx.doi.org/10.31952/amha.20.1.7.
Texte intégralChiaramonte, Alessandro. « I SISTEMI ELETTORALI MISTI. UNA CLASSIFICAZIONE ». Italian Political Science Review/Rivista Italiana di Scienza Politica 28, no 2 (août 1998) : 229–70. http://dx.doi.org/10.1017/s0048840200025995.
Texte intégralPaltrinieri, Elisabetta, et Giovanni de Girolamo. « Classificazione, diagnosi ed ICD-10. II - Le sindromi schizofreniche ». Epidemiologia e Psichiatria Sociale 2, no 2 (août 1993) : 105–17. http://dx.doi.org/10.1017/s1121189x00006862.
Texte intégralLama, Antonella. « Prendersi cura dei curanti : i gruppi di psicodinamica per operatori sanitari ». GRUPPI, no 3 (mai 2010) : 97–111. http://dx.doi.org/10.3280/gru2009-003006.
Texte intégralGrion, V., S. Roberts et G. Casanova. « Valutare gli insegnanti italiani ? Uno sguardo alle esperienze europee ». RIV Rassegna Italiana di Valutazione, no 49 (mai 2012) : 119–35. http://dx.doi.org/10.3280/riv2011-049008.
Texte intégralCastellano, Nicola. « Modelli e misure di performance aziendale : analisi della letteratura e spunti di ricerca ». MANAGEMENT CONTROL, no 1 (avril 2011) : 41–63. http://dx.doi.org/10.3280/maco2011-001003.
Texte intégralPoccetti, Paolo. « Lingue sabelliche ». Palaeohispanica. Revista sobre lenguas y culturas de la Hispania Antigua, no 20 (5 mai 2020) : 403–94. http://dx.doi.org/10.36707/palaeohispanica.v0i20.399.
Texte intégralPatrone, Francesco, et Lorenzo Borgo. « L’importanza di una calamita nelle dotazioni del personale dei servizi di emergenza-urgenza in DEA e sul territorio ». Rescue Press 01, no 03 (1 octobre 2021) : 1. http://dx.doi.org/10.53767/rp.2021.03.01.it.
Texte intégralThèses sur le sujet "Sistemi di classificazione del personale"
Rizzotti, Stefano. « La valorizzazione della professionalità : una prospettiva di diritto delle relazioni industriali ». Doctoral thesis, Università di Siena, 2023. https://hdl.handle.net/11365/1226334.
Texte intégralPOLLASTRI, FEDERICO. « Utilizzo del Deep Learning nella Analisi di Immagini Dermoscopiche ». Doctoral thesis, Università degli studi di Modena e Reggio Emilia, 2022. http://hdl.handle.net/11380/1271182.
Texte intégralCountless different imaging acquisition techniques are employed by medical practitioners as a tool to perform diagnosis, ranging from microscopy to Magnetic Resonance Imaging (MRI). This common practice produced a great opportunity for computer vision algorithms to find ways to perform automated analysis on medical images. In particular, after the groundbreaking success of AlexNet in 2012, deep learning has become a vital element in medical imaging research. Above all, Convolutional Neural Networks (CNNs) have been successfully adopted to perform a great variety of tasks such as image segmentation, classification, detection, and generation. This thesis is a collection of deep learning applications for dermoscopic images analysis. Dermoscopy is a form of in-vivo skin surface microscopy performed using high quality magnifying lenses and a powerful light source to mitigate the surface reflection of the skin, to enhance the visibility of the pigmentation of the lesion. However, to fully make use of this non-invasive imaging approach, a thorough image analysis must be performed by expert clinicians, and therefore many efforts have been given in recent years towards the creation of tools to assist physicians in the analysis of dermoscopic images. We start by approaching lesion segmentation, by means of a novel data augmentation technique and a diverse ensemble strategy. The final goal of dermoscopic images analysis is skin lesion classification, for which we develop an approach that achieved the third best result in the 2019 ISIC global challenge. Moreover, we address one of the main drawbacks of deep learning algorithms, their low interpretability, by using content-based image retrieval to assist the diagnosis process of both expert and novice practitioners and, finally, by trying to determine which characteristics are taken into account by autonomous classification algorithms.
D'Addio, Federico. « Contratto di lavoro, tutela della professionalità e formazione ». Doctoral thesis, Università degli studi di Bergamo, 2019. http://hdl.handle.net/10446/128722.
Texte intégralNOTARANGELO, NICLA MARIA. « A Deep Learning approach for monitoring severe rainfall in urban catchments using consumer cameras. Models development and deployment on a case study in Matera (Italy) Un approccio basato sul Deep Learning per monitorare le piogge intense nei bacini urbani utilizzando fotocamere generiche. Sviluppo e implementazione di modelli su un caso di studio a Matera (Italia) ». Doctoral thesis, Università degli studi della Basilicata, 2021. http://hdl.handle.net/11563/147016.
Texte intégralNegli ultimi 50 anni, le alluvioni si sono confermate come il disastro naturale più frequente e diffuso a livello globale. Tra gli impatti degli eventi meteorologici estremi, conseguenti ai cambiamenti climatici, rientrano le alterazioni del regime idrogeologico con conseguente incremento del rischio alluvionale. Il monitoraggio delle precipitazioni in tempo quasi reale su scala locale è essenziale per la mitigazione del rischio di alluvione in ambito urbano e periurbano, aree connotate da un'elevata vulnerabilità. Attualmente, la maggior parte dei dati sulle precipitazioni è ottenuta da misurazioni a terra o telerilevamento che forniscono informazioni limitate in termini di risoluzione temporale o spaziale. Ulteriori problemi possono derivare dagli elevati costi. Inoltre i pluviometri sono distribuiti in modo non uniforme e spesso posizionati piuttosto lontano dai centri urbani, comportando criticità e discontinuità nel monitoraggio. In questo contesto, un grande potenziale è rappresentato dall'utilizzo di tecniche innovative per sviluppare sistemi inediti di monitoraggio a basso costo. Nonostante la diversità di scopi, metodi e campi epistemologici, la letteratura sugli effetti visivi della pioggia supporta l'idea di sensori di pioggia basati su telecamera, ma tende ad essere specifica per dispositivo scelto. La presente tesi punta a indagare l'uso di dispositivi fotografici facilmente reperibili come rilevatori-misuratori di pioggia, per sviluppare una fitta rete di sensori a basso costo a supporto dei metodi tradizionali con una soluzione rapida incorporabile in dispositivi intelligenti. A differenza dei lavori esistenti, lo studio si concentra sulla massimizzazione del numero di fonti di immagini (smartphone, telecamere di sorveglianza generiche, telecamere da cruscotto, webcam, telecamere digitali, ecc.). Ciò comprende casi in cui non sia possibile regolare i parametri fotografici o ottenere scatti in timeline o video. Utilizzando un approccio di Deep Learning, la caratterizzazione delle precipitazioni può essere ottenuta attraverso l'analisi degli aspetti percettivi che determinano se e come una fotografia rappresenti una condizione di pioggia. Il primo scenario di interesse per l'apprendimento supervisionato è una classificazione binaria; l'output binario (presenza o assenza di pioggia) consente la rilevazione della presenza di precipitazione: gli apparecchi fotografici fungono da rivelatori di pioggia. Analogamente, il secondo scenario di interesse è una classificazione multi-classe; l'output multi-classe descrive un intervallo di intensità delle precipitazioni quasi istantanee: le fotocamere fungono da misuratori di pioggia. Utilizzando tecniche di Transfer Learning con reti neurali convoluzionali, i modelli sviluppati sono stati compilati, addestrati, convalidati e testati. La preparazione dei classificatori ha incluso la preparazione di un set di dati adeguato con impostazioni verosimili e non vincolate: dati aperti, diversi dati di proprietà del National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (telecamere dashboard in Giappone accoppiate con dati radar multiparametrici ad alta precisione) e attività sperimentali condotte nel simulatore di pioggia su larga scala del NIED. I risultati sono stati applicati a uno scenario reale, con la sperimentazione attraverso una telecamera di sorveglianza preesistente che utilizza la connettività 5G fornita da Telecom Italia S.p.A. nella città di Matera (Italia). L'analisi si è svolta su più livelli, fornendo una panoramica sulle questioni relative al paradigma del rischio di alluvione in ambito urbano e questioni territoriali specifiche inerenti al caso di studio. Queste ultime includono diversi aspetti del contesto, l'importante ruolo delle piogge dal guidare l'evoluzione millenaria della morfologia urbana alla determinazione delle criticità attuali, oltre ad alcune componenti di un prototipo Web per la comunicazione del rischio alluvionale su scala locale. I risultati ottenuti e l'implementazione del modello corroborano la possibilità che le tecnologie a basso costo e le capacità locali possano aiutare a caratterizzare la forzante pluviometrica a supporto dei sistemi di allerta precoce basati sull'identificazione di uno stato meteorologico significativo. Il modello binario ha raggiunto un'accuratezza e un F1-score di 85,28% e 0,86 per il set di test e di 83,35% e 0,82 per l'implementazione nel caso di studio. Il modello multi-classe ha raggiunto un'accuratezza media e F1-score medio (macro-average) di 77,71% e 0,73 per il classificatore a 6 vie e 78,05% e 0,81 per quello a 5 classi. Le prestazioni migliori sono state ottenute nelle classi relative a forti precipitazioni e assenza di pioggia, mentre le previsioni errate sono legate a precipitazioni meno estreme. Il metodo proposto richiede requisiti operativi limitati, può essere implementato facilmente e rapidamente in casi d'uso reali, sfruttando dispositivi preesistenti con un uso parsimonioso di risorse economiche e computazionali. La classificazione può essere eseguita su singole fotografie scattate in condizioni disparate da dispositivi di acquisizione di uso comune, ovvero da telecamere statiche o in movimento senza regolazione dei parametri. Questo approccio potrebbe essere particolarmente utile nelle aree urbane in cui i metodi di misurazione come i pluviometri incontrano difficoltà di installazione o limitazioni operative o in contesti in cui non sono disponibili dati di telerilevamento o radar. Il sistema non si adatta a scene che sono fuorvianti anche per la percezione visiva umana. I limiti attuali risiedono nelle approssimazioni intrinseche negli output. Per colmare le lacune evidenti e migliorare l'accuratezza della previsione dell'intensità di precipitazione, sarebbe possibile un'ulteriore raccolta di dati. Sviluppi futuri potrebbero riguardare l'integrazione con ulteriori esperimenti in campo e dati da crowdsourcing, per promuovere comunicazione, partecipazione e dialogo aumentando la resilienza attraverso consapevolezza pubblica e impegno civico in una concezione di comunità smart.
DI, NOIA ANTONIO. « Predizione del rischio di malattie lavoro-correlate attraverso analisi di clustering e ottimizzazione genetica ». Doctoral thesis, 2016. http://hdl.handle.net/11573/876068.
Texte intégralThe study of this research deals with the health risk prediction problem in workplaces through computational intelligence techniques. The available dataset has been collected from the Italian Local Health Authority (ASL) as part of the Surveillance National System. The main aim of this work is the design of a software application that can be used by occupational physicians in monitoring workers, performing a risk assessment of contracting some particular occupational diseases. The proposed algorithms, based on clustering techniques, includes a genetic optimization in order to automatically determine the weights of the adopted distance measure between patterns and the number of clusters for the final classifier’s synthesis. In particular, we propose a novel approach, consisting in defining the overall classifier as an ensemble of class-specific ones, each trained to recognize patterns of risk conditions characterizing a single pathology. First results are encouraging and suggest interesting research tasks for further system development.
FORESI, Elisa. « A Multisectoral Analysis for economic policy : an application for healthcare systems and for labour market composition by skills ». Doctoral thesis, 2018. http://hdl.handle.net/11393/251178.
Texte intégralLivres sur le sujet "Sistemi di classificazione del personale"
Zirpoli, Francesco, et Anna Moretti. Osservatorio sulla componentistica automotive italiana 2018. Venice : Edizioni Ca' Foscari, 2018. http://dx.doi.org/10.30687/978-88-6969-269-7.
Texte intégralMoretti, Anna, et Francesco Zirpoli. Osservatorio sulla componentistica automotive italiana 2019. Venice : Edizioni Ca' Foscari, 2019. http://dx.doi.org/10.30687/978-88-6969-342-7.
Texte intégralCasale, Davide. L'idoneità psicofisica del lavoratore pubblico. Bononia University Press, 2021. http://dx.doi.org/10.30682/sg271.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Sistemi di classificazione del personale"
Cugno, Stefano, Valentina Forni, Daniele Rovaris, Paola Cuzziol, Enrico Molinari et Gianluca Castelnuovo. « I sistemi di classificazione del dolore ». Dans Psicologia clinica del dolore, 15–23. Milano : Springer Milan, 2010. http://dx.doi.org/10.1007/978-88-470-1469-5_3.
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