Smart City University Challenge, l'UniSannio vince la terza edizione

Smart City University Challenge, l'UniSannio vince la terza edizione
L'Università del Sannio vince la terza edizione della Smart City University Challenge. Con un progetto sul monitoraggio del traffico, il team dell'ateneo sannita,...

OFFERTA SPECIALE

2 ANNI
99,98€
40€
Per 2 anni
SCEGLI ORA
OFFERTA FLASH
ANNUALE
49,99€
19€
Per 1 anno
SCEGLI ORA
 
MENSILE
4,99€
1€ AL MESE
Per 3 mesi
SCEGLI ORA

OFFERTA SPECIALE

OFFERTA SPECIALE
MENSILE
4,99€
1€ AL MESE
Per 3 mesi
SCEGLI ORA
 
ANNUALE
49,99€
11,99€
Per 1 anno
SCEGLI ORA
2 ANNI
99,98€
29€
Per 2 anni
SCEGLI ORA
OFFERTA SPECIALE

Tutto il sito - Mese

6,99€ 1 € al mese x 12 mesi

Poi solo 4,99€ invece di 6,99€/mese

oppure
1€ al mese per 3 mesi

Tutto il sito - Anno

79,99€ 9,99 € per 1 anno

Poi solo 49,99€ invece di 79,99€/anno
L'Università del Sannio vince la terza edizione della Smart City University Challenge. Con un progetto sul monitoraggio del traffico, il team dell'ateneo sannita, composto da studenti della laurea magistrale in Ingegneria informatica, coordinati dal prof. Eugenio Zimeo, conquistano il gradino più alto del podio nella competizione nazionale organizzata dal Laboratorio Nazionale Smart Cities and Communities del Cini (Consorzio Interuniversitario Nazionale per l'Informatica).


La fase finale si è tenuta come evento co-locato della conferenza nazionale I-CiTies 2019 a Pisa dal 18 al 20 settembre. Si tratta del terzo podio consecutivo di un team dell'Università del Sannio, dopo il primo posto del 2017 e il terzo posto del 2018. Quest'anno facevano parte del gruppo gli studenti Giovanni Codianni, Carmine Colarusso e Chiara Verdone. Il team Unisannio ha presentato un progetto dal titolo «On-line TrafficMonitoring on Large Scale Road Networks», realizzato nel corso di Architetture e Sistemi software distribuiti tenuto dal prof. Zimeo.

Il sistema presentato, che è parte di un sistema più ampio alla cui realizzazione hanno partecipato tutti gli studenti dell'edizione 2018/19 del corso, propone una soluzione in cloud e basata su microservizi per il monitoraggio del traffico stradale e delle criticità presenti nelle reti osservate, per il calcolo dei percorsi minimi in presenza di traffico, per la visualizzazione di queste informazioni su mappe di supporto alla navigazione. Il sistema sfrutta sia algoritmi convenzionali disponibili nelle soluzioni open source impiegate per la realizzazione del sistema sia algoritmi ottenuti come risultato di attività di ricerca per il calcolo della centralità dei grafi su larga scala con tecniche e tecnologie per big data processing. Leggi l'articolo completo su
Il Mattino