Benefits Related to Cloud Computing in the SMEs

Abstract: Nowadays Small Medium Enterprises have to face a wide range of challenges such as globalization, competitiveness, adaptability, speed of change, growth. Thus increasingly, there is a need of cutting-edge technology. How to tackle these challenges successfully depends largely on the implementation of cloud computing which could exploit and develop the potential in a company. Cloud computing can be an essential tool for the creation, development and growth of small and medium enterprises. The main reason for this is based on the fact that cloud computing has changed the Information Technology Service Business

Traffic Routing in Urban Environments: the Impact of Partial Information

There are many studies concerning the problem of traffic congestion in cities. One of the best accepted solutions to relieving congestion involves optimization of resources already available, by means of balancing traffic flows to minimize travel delays. To achieve this optimization, it is necessary to collect and process Floating Car Data (FCD) from vehicles. In this paper we evaluate the repercussions of partial information on the overall traffic view, and consequently on the outcome of the optimization. Our study focuses on the role of the user participation rate and the availability of Road Side Units to collect the FCD. By means of simulation we quantify the impact of partially-available information on the computation of route optimization, and how it impedes traffic flows. Our results show that even minor uncertainties can significantly impact routing strategies and lead to deterioration in the overall traffic situation

Hardware Implementation of Parallel Modular Exponentiation Algorithm Based on Pipelining Technique

针对r-l模幂算法并行硬件实现成本高的问题,提出一种流水线形式的模幂运算结构。采用流水线技术对模幂算法中MOnTgOMEry模乘运算进行硬件设计,并由此构建模幂运算结构,实现并行模幂运算,降低硬件成本。同时对模幂算法中预处理和后处理步骤进行优化,以减少迭代次数。VIrTEX-2系列现场可编程门阵列原型的实现结果表明,在保证并行模幂运算速度的前提下,该结构的硬件实现成本近似为传统并行结构的1/2,且数据吞吐率更高,可达14 Mb/S。An efficient pipelined architecture is presented in this paper for solving the problem of high hardware cost of R-L modular exponentiation algorithm,which is formed of Montgomery modular multiplication built by using pipelining technique.The parallel calculation of algorithm can be executed and the hardware cost can be also reduced in the new architecture.Besides,two extra pre-processing and post-processing for converting an integer to its N-residue format in the conventional modular exponentiation algorithm are avoided to reduce the iteration time.The result shows that the new architecture can achieve high data throughput rate of more than 14 Mb/s on Xilinx Field Programmable Gata Array(FPGA) of Virtex-2 series when performs modular exponentiation,while occupy only about half hardware resources when compared with the conventional parallel architecture

Video surveillance systems-current status and future trends

Within this survey an attempt is made to document the present status of video surveillance systems. The main components of a surveillance system are presented and studied thoroughly. Algorithms for image enhancement, object detection, object tracking, object recognition and item re-identification are presented. The most common modalities utilized by surveillance systems are discussed, putting emphasis on video, in terms of available resolutions and new imaging approaches, like High Dynamic Range video. The most important features and analytics are presented, along with the most common approaches for image / video quality enhancement. Distributed computational infrastructures are discussed (Cloud, Fog and Edge Computing), describing the advantages and disadvantages of each approach. The most important deep learning algorithms are presented, along with the smart analytics that they utilize. Augmented reality and the role it can play to a surveillance system is reported, just before discussing the challenges and the future trends of surveillance

Analisi comportamentale degli utenti stradali sulla base di Big Data in mobilità

Gli ambiti di applicazione dei Big Data nel campo dei sistemi di trasporto sono numerosi e molto diversi tra loro. Con riferimento all’analisi del comportamento degli utenti stradali, i Floating Car Data (FCD), in particolare, rappresentano una preziosa fonte di informazioni: possono essere utilizzati per conoscere lo stato del veicolo, le prestazioni del sistema di trasporto, le posizioni degli utenti e le preferenze o le abitudini di questi ultimi. La maggior parte degli studi presenti in letteratura, limitati a piccole flotte di veicoli o a esperimenti di laboratorio, pone alcune criticità dovute alla dimensione dei database oggetto di analisi; alcuni studi, concentrati su inviluppi di punti rilevati, sono caratterizzati da una sequenza di posizioni sparse e svincolate dal grafo stradale sottostante. Per tale ragione - al fine di condurre un’ampia analisi del sistema degli spostamenti in area urbana basata su un set esteso di FCD - è stata definita una metodologia generale che prevede: • la ricostruzione sul grafo stradale del percorso seguito dagli utenti in ciascun viaggio effettuato, a partire dalle singole posizioni rilevate; • la definizione di un insieme limitato di percorsi di collegamento per una specifica coppia Origine-Destinazione (O-D) che rappresentano il set finale di alternative di scelta considerate significativamente differenti dall’utente stradale e utilizzabili in un modello comportamentale. Il comportamento di scelta degli utenti, inoltre, viene approfondito attraverso l’analisi della dinamica giornaliera delle scelte degli utenti stradali, che viene condotta verificando la tendenza degli individui a cambiare percorso oppure anticipare l’orario di partenza in funzione dei tempi di viaggio sperimentati il giorno precedente. La metodologia definita nell’ambito della presente ricerca è stata applicata a un primo set di FCD relativi al mese di maggio 2010 registrati nell'area metropolitana di Roma e, successivamente, a un set più esteso e recente di dati (gennaio-giugno 2015) raccolti nella stessa area. Nella tesi di dottorato sono riportate le principali evidenze ottenute dall’applicazione dell’approccio metodologico. Sulla base dei risultati ottenuti, infatti, è stata condotta una analisi del I principio di Wardrop: circa il 75% dei percorsi scelti dagli utenti presenta tempi di viaggio che superano il valore minimo di meno del 35%, rispetto ad uno scarto standard dei tempi di percorrenza nel periodo di osservazione dell’ordine del 24% su tutte le coppie O-D e del 19% su tutti i cluster. È stata, poi approfondita la propensione degli utenti stradali al cambio di percorso o al cambio di orario di partenza a seguito di un incremento o una riduzione del tempo di viaggio sperimentato: sebbene incrementi o riduzioni dei tempi di viaggio sperimentati superiori ai 20 minuti non sono correlati al meccanismo di cambio del percorso, è invece emersa una correlazione tra la percentuale di utenti che cambia il percorso e incrementi o riduzioni dei tempi di viaggio compresi tra 5 e 20 minuti. Infine, è stata esperita la possibilità di rappresentare i comportamenti di scelta del percorso mediante modelli di scelta discreta. A tal fine, sono state calibrate diverse forme funzionali di un modello logit multinomiale di scelta del percorso. I risultati della procedura di stima - condotta con il metodo della massima verosimiglianza - hanno evidenziato la significatività statistica con probabilità del 95% dei coefficienti della lunghezza, del tempo di viaggio e del numero di semafori presenti lungo il percorso. I valori - piuttosto contenuti - di rho-quadro ottenuti possono essere spiegati assumendo che gli utenti percepiscano i percorsi alternativi come indifferenti (ulteriore conferma del principio di Wardrop: gli utenti in viaggio su una stessa coppia O-D effettuano la selezione del percorso rispetto ad una serie di alternative di costo minimo e, se non uguale, almeno simile). Infatti, per tutte le O-D, i percorsi di massima probabilità di scelta differiscono dai percorsi effettivamente scelti in media del 14%, con una deviazione standard rispetto alla media del 19%. Ulteriori analisi potrebbero essere utili per indagare i casi in cui l’utente sembra selezionare il percorso in funzione della necessità di effettuare deviazioni (nel caso di “viaggi a catena”, ad esempio) piuttosto che sulla base dei costi associati alle alternative, o ancora per approfondire la percezione delle grandezze (lunghezza, velocità, etc.) e la previsione del tempo di percorrenza da parte dell’utente, subito prima dello spostamento