SPRING SOURCE TECHNOLOGIES

      Towards Optimized Fine-Grained Pricing of                         IaaS Cloud Platform Abstract: In Cloud many pricing schemes in IaaS platform are already proposed with pay-as-you-go and subscription/spot market policy to guarantee service level agreement, it is still inevitable to suffer from wasteful payment because of coarse grained pricing scheme. In this paper, we investigate an optimized fine-grained and fair pricing scheme. Two tough issues are addressed: (1) the profits of resource providers and customers often contradict mutually; (2) VM-maintenance overhead like startup cost is often too huge to be neglected. Not only can we derive an optimal price in the acceptable price range that satisfies both customers and providers simultaneously, but we also find a best-fit billing cycle to maximize social welfare (i.e., the sum of the cost reductions for all customers and the revenue gained by the provider). We carefully evaluate the proposed optimized fine-grained pr

PART TIME JOBS முதலீடு இல்லாமல் வீட்டில் இருந்தபடியே தினமும் 150 முதல் 570 வரை இந்த தளத்தில் சில வழிமுறைகளைக் கையாளுவதன் மூலம் எந்த முதலீடு இல்லாமல் தினமும் 2$ முதல் 100$ வரைஉங்கள் திறமைக்கேற்ப சம்பாதிக்கலாம்.  ஆர்வம் இருந்தால் நீங்கள் கீழ்க்கண்ட Join'ல்  இணைந்து முதல் 20 நாட்கள்  மட்டும் வேலை செய்து பாருங்கள், பிறகு நீங்கள் இந்த தளதில் சம்பாதித்த  பணத்தை withdraw செய்து பாருங்கள். நீங்கள் withdraw செய்த பணம்  உங்கள்  Paypal Account முலம் Bank Account க்கு வந்த பிறகு உங்களுக்கு ஒரு  நம்பிக்கை வந்துவிடும். பிறகு எப்படி உங்கள் வருமானத்தை உயர்த்தலாம் என்ற  சிந்தனையும் வரும். இந்த வேலைவாய்பு முற்றிலும் முதலீடு இல்லாத வருமானம் தரும் வேலைவாய்பு. நீங்களும் பயன்படுத்திக் கொள்ளுங்கள். நீங்கள் கீழ்க்கண்ட Join Link’ல் Register செய்த பிறகு உங்களது Email’ ல் வரும் link ஐ verification செய்த பிறகு எங்கள் மொபைல் எண் உங்கள் Email IDக்கு Automatic ஆக வந்து சேரும். உங்களுக்கு எற்படும் சந்தேகங்களை நேரடியாக தொடர்புகொண்டு தீர்துகொளுங்கள் . Join Link : https:// trafficmonso

       Geo localized   Modeling for Dish Recognition Abstract: Food-related photos have become increasingly popular, due to social networks, food recommendation and dietary assessment systems. Reliable annotation is essential in those systems, but unconstrained automatic food recognition is still not accurate enough. Most works focus on exploiting only the visual content while ignoring the context. To address this limitation, in this paper we explore leveraging geo location and external information about restaurants to simplify the classification problem. We propose a framework incorporating discriminative classification in  geo localized settings and introduce the concept of geo localized models, which in our scenario are trained locally at each restaurant location. In particular, we propose two strategies to implement this framework: geo localized  voting and combinations of bundled classifiers. Both models show promising performance, and the latter is particularly efficient

            MobiContext: A Context-aware Cloud-Based Venue Recommendation Framework ABSTRACT  In recent years, recommendation systems have seen significant evolution in the field of knowledge engineering. Most of the existing recommendation systems based their models on collaborative filtering approaches that make them simple to implement. However, performance of most of the existing collaborative filtering-based recommendation system suffers due to the challenges, such as: (a) cold start, (b) data sparseness, and (c) scalability. Moreover, recommendation problem is often characterized by the presence of many conflicting objectives or decision variables, such as users’ preferences and venue closeness. In this paper, we proposed MobiContext , a hybrid cloud-based Bi-Objective Recommendation Framework (BORF) for mobile social networks. The MobiContext utilizes multi-objective optimization techniques to generate personalized recommendations. To address the issues pertaining