Bücher von Vishal Goar

Le domaine médical a connu une montée en puissance des données, les données médicales jouant un rôle crucial dans le diagnostic des patients et les pratiques de soins de santé. Elles englobent un large éventail d'informations, notamment les données personnelles des patients, les rapports et les dossiers de traitement. L'avènement de la technologie a conduit à la génération de données sous différents formats, tels que le texte, les images et les vidéos. Cependant, le stockage et l'extraction efficaces des données médicales générées électroniquement posent des défis importants. Le stockage des données a toujours été une priorité, et les données médicales ne font pas exception. Les données médicales étant de plus en plus numérisées, leur volume, leur vitesse et leur valeur ne cessent d'augmenter. Une gestion efficace de ces données est essentielle pour les praticiens, les organismes de santé et le bien-être des patients. En outre, la technologie de l'imagerie médicale a révolutionné le secteur des soins de santé, permettant une détection précoce des maladies et un meilleur rétablissement des patients. Cependant, elle génère des quantités massives de données visuelles semi-structurées et non structurées, ce qui nécessite des modèles de données avancés pour une conservation et une récupération efficaces. Cette recherche vise à évaluer différents systèmes de gestion de base de données.

O sector médico tem assistido a um aumento da importância dos dados, com os dados médicos a desempenharem um papel crucial no diagnóstico dos doentes e nas práticas de cuidados de saúde. Abrangem uma vasta gama de informações, incluindo dados pessoais dos doentes, relatórios e registos de tratamentos. O advento da tecnologia levou à geração de dados em vários formatos, como texto, imagens e vídeos. No entanto, o armazenamento e a recuperação eficazes de dados médicos gerados eletronicamente apresentam desafios significativos. O armazenamento de dados sempre foi uma prioridade, e os dados relativos aos cuidados de saúde não são exceção. À medida que os dados dos cuidados de saúde se tornam cada vez mais digitalizados, o seu volume, velocidade e valor continuam a aumentar. A gestão eficiente destes dados é essencial para os médicos, as organizações de cuidados de saúde e o bem-estar dos doentes. Além disso, a tecnologia de imagiologia médica revolucionou o sector dos cuidados de saúde, permitindo a deteção precoce de doenças e uma melhor recuperação dos doentes. No entanto, gera enormes quantidades de dados visuais semi-estruturados e não estruturados, necessitando de modelos de dados avançados para uma retenção e recuperação eficientes. Esta investigação tem como objetivo avaliar diferentes sistemas de gestão de bases de dados.

Il settore medico ha assistito a un'impennata dell'importanza dei dati, che svolgono un ruolo cruciale nella diagnosi dei pazienti e nelle pratiche sanitarie. Comprendono un'ampia gamma di informazioni, tra cui i dati personali dei pazienti, i referti e le cartelle cliniche. L'avvento della tecnologia ha portato alla generazione di dati in vari formati, come testo, immagini e video. Tuttavia, l'archiviazione e il recupero efficace dei dati medici generati elettronicamente presenta sfide significative. L'archiviazione dei dati è sempre stata una priorità e i dati sanitari non fanno eccezione. Con la crescente digitalizzazione dei dati sanitari, il loro volume, la velocità e il valore continuano a crescere. Una gestione efficiente di questi dati è essenziale per gli operatori, le organizzazioni sanitarie e il benessere dei pazienti. Inoltre, la tecnologia di imaging medico ha rivoluzionato il settore sanitario, consentendo una diagnosi precoce delle malattie e un migliore recupero dei pazienti. Tuttavia, genera enormi quantità di dati visivi semi-strutturati e non strutturati, che richiedono modelli di dati avanzati per una conservazione e un recupero efficienti. Questa ricerca mira a valutare diversi sistemi di gestione dei database.

El campo de la medicina ha sido testigo de un aumento de la importancia de los datos, que desempeñan un papel crucial en el diagnóstico de los pacientes y las prácticas sanitarias. Abarcan una amplia gama de información, como datos personales de los pacientes, informes y registros de tratamientos. El advenimiento de la tecnología ha dado lugar a la generación de datos en diversos formatos, como texto, imágenes y vídeos. Sin embargo, almacenar y recuperar de forma eficaz los datos médicos generados electrónicamente plantea importantes retos. El almacenamiento de datos siempre ha sido una prioridad, y los datos sanitarios no son una excepción. A medida que los datos sanitarios se digitalizan cada vez más, su volumen, velocidad y valor siguen creciendo. La gestión eficiente de estos datos es esencial para los profesionales, las organizaciones sanitarias y el bienestar de los pacientes. Además, la tecnología de imágenes médicas ha revolucionado el sector sanitario, permitiendo la detección precoz de enfermedades y mejorando la recuperación de los pacientes. Sin embargo, genera cantidades masivas de datos visuales semiestructurados y no estructurados, que requieren modelos de datos avanzados para su retención y recuperación eficientes. El objetivo de esta investigación es evaluar distintos sistemas de gestión de bases de datos.

V medicine nablüdaetsq rezkij rost znachimosti dannyh, poskol'ku medicinskie dannye igraüt reshaüschuü rol' w diagnostike pacientow i praktike zdrawoohraneniq. Oni wklüchaüt w sebq shirokij spektr informacii, w tom chisle lichnye dannye pacientow, otchety i zapisi o lechenii. Razwitie tehnologij priwelo k poqwleniü dannyh w razlichnyh formatah, takih kak text, izobrazheniq i wideo. Odnako äffektiwnoe hranenie i poisk medicinskih dannyh w älektronnom wide soprqzheno so znachitel'nymi trudnostqmi. Hranenie dannyh wsegda bylo prioritetnoj zadachej, i medicinskie dannye ne qwlqütsq isklücheniem. Po mere togo kak medicinskie dannye stanowqtsq wse bolee ocifrowannymi, ih ob#em, skorost' i cennost' prodolzhaüt rasti. Jeffektiwnoe uprawlenie ätimi dannymi neobhodimo dlq praktikow, medicinskih organizacij i blagopoluchiq pacientow. Bolee togo, tehnologiq medicinskoj wizualizacii proizwela rewolüciü w zdrawoohranenii, pozwoliw wyqwlqt' zabolewaniq na rannih stadiqh i uluchshat' process wyzdorowleniq pacientow. Odnako pri ätom generiruütsq ogromnye ob#emy polustrukturirowannyh i nestrukturirowannyh wizual'nyh dannyh, chto trebuet primeneniq sowremennyh modelej dannyh dlq ih äffektiwnogo hraneniq i poiska. Cel'ü dannogo issledowaniq qwlqetsq ocenka razlichnyh sistem uprawleniq bazami dannyh.

The medical field has witnessed a surge in the importance of data, with medical data playing a crucial role in patient diagnosis and healthcare practices. It encompasses a wide range of information, including patient personal details, reports, and treatment records. The advent of technology has led to the generation of data in various formats, such as text, images, and videos. However, effectively storing and retrieving electronically generated medical data presents significant challenges. Data storage has always been a priority, and healthcare data is no exception. As healthcare data becomes increasingly digitized, its volume, velocity, and value continue to grow. Efficient management of this data is essential for practitioners, healthcare organizations, and patient well-being. Moreover, medical imaging technology has revolutionized the healthcare industry, enabling early disease detection and improved patient recovery. However, it generates massive amounts of semi-structured and unstructured visual data, necessitating advanced data models for efficient retention and retrieval. This research aims to evaluate different database management systems.

This book features selected research papers presented at the International Conference on Advances in Information Communication Technology and Computing (AICTC 2019), held at the Government Engineering College Bikaner, Bikaner, India, on 8-9 November 2019. It covers ICT-based approaches in the areas ICT for energy efficiency, life cycle assessment of ICT, green IT, green information systems, environmental informatics, energy informatics, sustainable HCI and computational sustainability.

There has been an extensive demand in the use of databases for decision support in these days. This was mainly due to the fact that information, one of the most precious assets of an organization, can assist in decision making and this way considerably improves the value of an organization. This phenomenon is a result of the increased availability of new technologies to support capable storage and retrieval of large volumes of data, namely data warehousing. One of the most important requirements of a data warehouse server is the query performance. The principal aspect from the user perspective is how quickly the server processes a given query: ¿the data warehouse must be fast¿. The main focus of our research is finding adequate solutions to improve query response time of typical data ware house queries and improve scalability using an environment that takes advantage of characteristics specific to the data ware house context. Our propose model provides very good performance and scalability even on huge data warehouses.

His research is a comparison and study of the key characteristics of cloud technologies in today¿s market that enable users to retrieve meaningful information from data storage virtually integrated reducing the cost of infrastructure and storage. This research work proposed to evaluates the performance of data mining approaches on live cloud environment and found that the approaches with cloud implementation giving better and effective results. With the advent and adoption of cloud technologies, most of the work is done on real cloud and that¿s why this work is solely dependent on the integration of data mining with cloud environment along with the adoption level in the general dimensions.

Computer science had magnificently positioned the sensor network on earth and on human body but still underwater is unscathed area and our 2/3rdportion of globe is enclosed with seawater. Underwater sensor networks (UWSN) are the emergent and auspicious announcement framework which empowers a wide range of imperative applications. This book mainly focuses on the various energy harvesting techniques for scalable and reliable for data dissemination UWSN. It considered few of the above challenges in the research work. A brief summary of the goal is mentioned below: ¿ Deployment of sensor at three levels in ocean at bottom level which are immobility, then at middle level which are also in mobility and then at top level which are static. ¿ To provide the mechanism to recharge sensor¿s batteries from natural energy harvesting sources. ¿ The network positioned should be energy efficient. ¿ Data Transmission Rate is fast and high.