Bücher von Lokesh Pawar

La structure des données est une façon de collecter et d'organiser les données de manière à pouvoir effectuer des opérations sur ces données de manière efficace. Les structures de données consistent à présenter les éléments de données en fonction d'une certaine relation, afin d'améliorer l'organisation et le stockage. Par exemple, nous disposons de données concernant le nom d'un professeur d'université, "Tejas", et son âge, 26 ans. Ici, "Tejas" est un nom qui comprend des caractères formant collectivement une chaîne de caractères, qui est un type de données, et 26 est un type de données entier.

A estrutura de dados é uma forma de recolha e organização de dados que permite efetuar operações sobre esses dados de forma eficaz. As estruturas de dados consistem em apresentar os elementos de dados em termos de alguma relação, para uma melhor organização e armazenamento. Por exemplo, temos dados de um professor universitário com o nome "Tejas" e a idade de 26 anos. Neste caso, "Tejas" é um nome que inclui caracteres que, coletivamente, formam uma cadeia de caracteres, que é um tipo de dados, e 26 anos é um tipo de dados inteiro. Estes tipos de dados são armazenados na memória de acordo com a estrutura de dados atribuída ao tipo de dados.

La struttura dei dati è un modo di raccogliere e disporre i dati in modo tale da poter eseguire operazioni su di essi in modo efficace. Le strutture di dati si occupano di rendere gli elementi dei dati in termini di relazioni, per una migliore organizzazione e memorizzazione. Ad esempio, abbiamo i dati di un professore universitario che si chiama "Tejas" e ha 26 anni. In questo caso, "Tejas" è un nome che comprende dei caratteri che formano collettivamente Stringa, che è un tipo di dati, e 26 è un tipo di dati intero; questi tipi di dati vengono quindi memorizzati in base alla struttura dati assegnata al tipo di dati.

La estructura de datos es una forma de recopilar y organizar los datos de manera que podamos realizar operaciones con ellos de forma eficaz. Las Estructuras de Datos consisten en representar elementos de datos en términos de alguna relación, para una mejor organización y almacenamiento. Por ejemplo, tenemos datos de un profesor universitario de nombre "Tejas" y edad 26 años. Aquí "Tejas" es un nombre que se compone de caracteres que en conjunto forman una cadena que es un tipo de datos y 26 es un tipo de datos entero y estos tipos de datos se almacenan en la memoria de acuerdo con la estructura de datos asignada al tipo de datos.

Die Datenstruktur ist eine Art der Sammlung und Anordnung von Daten in einer Art und Weise, dass wir Operationen auf diese Daten in einer effektiven Weise durchführen können. Bei Datenstrukturen geht es um die Darstellung von Datenelementen in einer bestimmten Beziehung, um sie besser organisieren und speichern zu können. Ein Beispiel: Wir haben die Daten eines Universitätsprofessors mit dem Namen "Tejas" und dem Alter 26. Hier ist "Tejas" ein Name, der aus Zeichen besteht, die zusammen eine Zeichenkette bilden, die ein Datentyp ist, und 26 ist ein ganzzahliger Datentyp, und diese Datentypen werden dann im Speicher entsprechend der Datenstruktur gespeichert, die dem Datentyp zugeordnet ist.

Struktura dannyh - äto sposob sbora i raspolozheniq dannyh takim obrazom, chtoby mozhno bylo äffektiwno wypolnqt' operacii nad nimi. Struktury dannyh - äto predstawlenie älementow dannyh w terminah nekotoryh otnoshenij dlq luchshej organizacii i hraneniq. Naprimer, u nas est' dannye o professore uniwersiteta po imeni "Tedzhas" i wozrastu 26 let. Zdes' "Tejas" - äto imq, sostoqschee iz simwolow, kotorye w sowokupnosti obrazuüt String - tip dannyh, a 26 - tip dannyh integer, i äti tipy dannyh hranqtsq w pamqti w sootwetstwii so strukturoj dannyh, naznachennoj tipu dannyh.

Uma rede de sensores é uma estrutura composta por elementos de detecção, computação e comunicação que fornecem ao usuário a capacidade de observar e agir em resposta aos eventos em um ambiente especificado. O usuário geralmente pertence à entidade governamental, civil, industrial e comercial. Os nós estão espalhados no ambiente como um sistema biológico, o mundo físico ou uma estrutura de tecnologia da informação (TI). Os sistemas de sensores baseados em rede são vistos como o futuro pelos observadores, pois são tecnologias importantes que conhecerão as aplicações baseadas neste tipo de sistema nos próximos anos.

Una red de sensores es una estructura que consta de elementos de detección, computación y comunicación que brindan al usuario la capacidad de observar y actuar en respuesta a los eventos en un entorno específico. El usuario suele pertenecer a la entidad gubernamental, civil, industrial y comercial. Los nodos están dispersos en el entorno como un sistema biológico, el mundo físico o un marco de tecnología de la información (TI). Los observadores ven los sistemas de sensores basados ¿¿en redes como el futuro, ya que se trata de tecnologías importantes que conocerán aplicaciones basadas en este tipo de sistemas en los próximos años.

Una rete di sensori è una struttura che comprende elementi di rilevamento, calcolo e comunicazione che fornisce all'utente la possibilità di osservare e agire in risposta agli eventi in un ambiente specifico. L'utente di solito appartiene all'ente governativo, civile, industriale e commerciale. I nodi sono sparsi nell'ambiente come un sistema biologico, il mondo fisico o una struttura informatica (IT). I sistemi di sensori basati sulla rete sono visti come il futuro dagli osservatori in quanto è importante che le tecnologie conosceranno le applicazioni basate su questo tipo di sistema nei prossimi anni.

Un réseau de capteurs est une structure composée d'éléments de détection, de calcul et de communication qui offre à l'utilisateur la possibilité d'observer et d'agir en réponse aux événements dans un environnement spécifié. L'utilisateur appartient généralement à l'entité gouvernementale, civile, industrielle et commerciale. Les n¿uds sont dispersés dans l'environnement comme un système biologique, le monde physique ou un cadre de technologie de l'information (TI). Les systèmes de capteurs basés sur le réseau sont considérés comme l'avenir par les observateurs car ce sont des technologies importantes qui connaitront les applications basées sur ce type de système dans les prochaines années.

Sensornaq set' ¿ äto struktura, sostoqschaq iz sensornyh, wychislitel'nyh i kommunikacionnyh älementow, kotoraq predostawlqet pol'zowatelü wozmozhnost' nablüdat' i reagirowat' na sobytiq w opredelennoj srede. Pol'zowatel' obychno prinadlezhit prawitel'stwennomu, grazhdanskomu, promyshlennomu i kommercheskomu predpriqtiü. Uzly razbrosany po okruzhaüschej srede, kak biologicheskaq sistema, fizicheskij mir ili struktura informacionnyh tehnologij (IT). Sensornye sistemy, osnowannye na seti, rassmatriwaütsq nablüdatelqmi kak buduschee, poskol'ku äto wazhnye tehnologii, kotorye w blizhajshie neskol'ko let stanut prilozheniqmi znanij, osnowannymi na takih sistemah.

Ein Sensornetzwerk ist eine Struktur, die aus Sensor-, Rechen- und Kommunikationselementen besteht und dem Benutzer die Möglichkeit gibt, Ereignisse in einer bestimmten Umgebung zu beobachten und darauf zu reagieren. Der Benutzer gehört in der Regel einer staatlichen, zivilen, industriellen oder kommerziellen Einrichtung an. Knoten sind in der Umgebung verstreut wie ein biologisches System, die physische Welt oder ein Informationstechnologie-(IT-)Framework. Auf Netzwerken basierende Sensorsysteme werden von Beobachtern als die Zukunft angesehen, da es sich um wichtige Technologien handelt, die in den nächsten Jahren Anwendungen erforschen werden, die auf solchen Systemen basieren.

A sensor network is a structure that comprised of sensing, computing, and communication elements that provides user the ability to observe and act in response to the events in a specified environment. The user usually belongs to the governmental, civil, industrial entity and commercial. Nodes are scattered in the environment like a biological system, the physical world or an information technology (IT) framework. Sensor systems based on network are seen as the future by observers as it is important technologies that will knowledge applications that are based on these kinds of system in the next few years.

On the basis of this information a vehicle has to take the earlier decision about the path change or to stay with same route. The proposed protocol will also find the alternate optimized path to avoid the accident location. As the accident detected over the network, it will look for the affected area so that remaining vehicles can continue the transmission. The system also defined a low recovery and decision time where the vehicle selects the compromising path that it can select in case of accident. The presented work is being performed in city area with 2 lane system. The results and analysis is done in terms of delay and the data loss over the network.

Data Structure is a way of collection and arrangement of data in such a way that we can perform operations on these data in an effective way. Data Structures is about rendering data elements in terms of some relationship, for better organization and storage. For example, we have data from a university professor¿s name "Tejas" and age 26. Here "Tejas" is a name which comprises of characters into it which collectively formed String which is a data type and 26 is of integer data type and these data types are than stored in memory according to the data structure assigned to the data type.

It took me 2 years to pen it down. I need your 10 minutes to go through this book. I have discussed VANET possibilities of route prediction. A vehicular network is one of the promising areas for research work. Such kind of network suffers from the problem of optimization. This book leads to an intelligent approach to reduce the delay in case of accident. We have defined the network with a new intelligent protocol to perform vehicle to vehicle communication.

Extracting useful information from the pool of big data gives birth to new domain known as Information Extraction. The domain of Information Extraction has its genesis in Natural Language Processing (NLP). The fundamental drift in this field takes the birth from various competitions that are focused on the recognition and extraction of named entities such as names of people, organizations etc. As the world become more data oriented by advent of internet, new applications of processing of structured and unstructured data comes in light. Most of the interest is to extract and classify named entities like person, organization and location etc. that is a subtask of Information Extraction known as Entity Extraction and Classification.

Delay-tolerant networks (DTNs) have the great potential in connecting devices and regions of the world that are presently under-served by current networks. A vital challenge for Delay Tolerant Networks is to determine the routes through the network without ever having an end to end, or knowing which ¿routers¿ will be connected at any given instant of time. The problem has an added constraint of delay at each node. This situation limits the applicability of traditional routing techniques which categorize lack of path as failure of nodes and try to seek for existing end-to-end path. Approaches have been proposed which focus either on epidemic message replication or on previously known information about the connectivity schedule. In this book we have considered that the protocol have the previous knowledge of routing and computed delay on the basis of replication of packets on the nodes and on the basis of total time to transfer the packets from one node to other node. This book puts some light to prevent large delays due to replications and the total time for sending the packets.

Die Extraktion nützlicher Informationen aus dem Pool großer Datenmengen ist die Geburtsstunde eines neuen Bereichs, der als Informationsextraktion bekannt ist. Der Bereich der Informationsextraktion hat seinen Ursprung in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP). Die grundlegende Entwicklung in diesem Bereich geht auf verschiedene Wettbewerbe zurück, die sich mit der Erkennung und Extraktion von benannten Entitäten wie Namen von Personen, Organisationen usw. befassen. Da die Welt durch das Aufkommen des Internets immer datenorientierter wird, kommen neue Anwendungen für die Verarbeitung strukturierter und unstrukturierter Daten zum Vorschein. Das meiste Interesse besteht darin, benannte Entitäten wie Personen, Organisationen und Orte usw. zu extrahieren und zu klassifizieren, was eine Teilaufgabe der Informationsextraktion ist, die als Entitätsextraktion und Klassifizierung bekannt ist.

La extracción de información útil del conjunto de grandes datos da lugar a un nuevo dominio conocido como extracción de información. El dominio de la Extracción de Información tiene su génesis en el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). La deriva fundamental en este campo nace de varios concursos que se centran en el reconocimiento y la extracción de entidades con nombre, como nombres de personas, organizaciones, etc. A medida que el mundo se orienta más hacia los datos gracias a la llegada de Internet, surgen nuevas aplicaciones de procesamiento de datos estructurados y no estructurados. La mayor parte del interés se centra en la extracción y clasificación de entidades con nombre, como personas, organizaciones, lugares, etc., que es una subtarea de la extracción de información conocida como extracción y clasificación de entidades.

L'extraction d'informations utiles à partir du pool de données volumineuses donne naissance à un nouveau domaine connu sous le nom d'extraction d'informations. Le domaine de l'extraction d'informations trouve sa genèse dans le traitement du langage naturel (NLP). La dérive fondamentale de ce domaine est née de diverses compétitions axées sur la reconnaissance et l'extraction d'entités nommées telles que des noms de personnes, d'organisations, etc. Avec l'avènement d'Internet, le monde devient de plus en plus axé sur les données, ce qui fait apparaître de nouvelles applications de traitement des données structurées et non structurées. La plupart des intérêts portent sur l'extraction et la classification d'entités nommées telles que des personnes, des organisations, des lieux, etc. Il s'agit d'une sous-tâche de l'extraction d'informations connue sous le nom d'extraction et de classification d'entités.

Izwlechenie poleznoj informacii iz massiwa bol'shih dannyh porozhdaet nowuü oblast', izwestnuü kak izwlechenie informacii. Oblast' izwlecheniq informacii beret swoe nachalo w obrabotke estestwennogo qzyka (NLP). Fundamental'nyj drejf w ätoj oblasti beret swoe nachalo w razlichnyh sorewnowaniqh, naprawlennyh na raspoznawanie i izwlechenie imenowannyh suschnostej, takih kak imena lüdej, nazwaniq organizacij i t.d. S poqwleniem Interneta mir stanowitsq wse bolee orientirowannym na dannye, poqwlqütsq nowye prilozheniq dlq obrabotki strukturirowannyh i nestrukturirowannyh dannyh. Naibol'shij interes predstawlqet izwlechenie i klassifikaciq imenowannyh suschnostej, takih kak lüdi, organizacii, mestopolozhenie i t.d., chto qwlqetsq podzadachej izwlecheniq informacii, izwestnoj kak izwlechenie i klassifikaciq suschnostej.

L'estrazione di informazioni utili dal pool di big data dà vita a un nuovo dominio noto come estrazione di informazioni. Il dominio dell'estrazione delle informazioni ha la sua genesi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). La deriva fondamentale di questo campo nasce da varie competizioni che si concentrano sul riconoscimento e sull'estrazione di entità nominate, come nomi di persone, organizzazioni ecc. Con l'avvento di Internet, il mondo è diventato sempre più orientato ai dati e sono nate nuove applicazioni di elaborazione di dati strutturati e non strutturati. La maggior parte dell'interesse è rivolta all'estrazione e alla classificazione di entità denominate come persone, organizzazioni, luoghi, ecc.