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本体论增强公平数据点搜索
摘要公平数据点在满足公平原则的努力中起着越来越重要的作用。它为机器提供了对不同类型数字对象的元数据的可读访问。在本文中，我们关注数据集的元数据。自首次参考实施以来，已经开发了更量身定制的实现，并将其部署在医疗保健和生命科学领域。但是，这些越来越多的公平数据点实例和发布的数据集带来的问题是从大量资源中可以找到相关数据集。为了有效查找相关数据集，我们需要利用其元数据的丰富性和良好的排名算法。在本文中，我们报告了公平数据点参考实现的搜索和排名功能的增强。具体来说，我们通过在类术语之间创建关联和班级描述和标签中经常出现的单词来提高其语义搜索能力。我们还对搜索结果实现了基于TF-IDF的排名算法，以呈现用户最相关的结果。通过这两个增强功能，公平数据点可以响应用户的搜索请求，并具有更高的覆盖范围，并根据术语频率 - 逆文档频率（TF -IDF）指标提供更相关的结果。
的本体论建模和对机器人计划的比较和对比叙述的推理
这个扩展的摘要着重于建模和推理竞争计划的方法的方法，以便机器人以后可以解释不同的结果。首先，确定了一个新颖的本体论模型，该模型赋予了机器人形式化和有关计划差异的原因的需求。然后，提出了一个新的本体论，以促进计划的分类（例如，最短，最安全，最接近人类偏好等）。最后，检查了基于本体的解释叙事的基线算法的局限性，并引入了一种新颖的算法来利用计划之间的不同知识，从而实现了对比的叙述。进行了经验评估，以评估拟议算法提供的解释的质量，该算法的表现优于基线方法。
McOdegpt：弥合非结构化医学文本与结构化癌症本体之间的差距
未经审查，运行时间更长。此模型使用RLS方法需要80小时才能在400个音符上运行。相比之下，OpenAI模型的运行时间速度要快得多。GPT3.5-Turbo模型是最有效的，所有方法的运行时间都在1.5小时以下。值得注意的是，Azure OpenAI模型的最大令牌（TPM）因选择的定价层而有所不同，这可能会影响调用OpenAI API的频率，因此使用我们的管道影响OpenAI模型的性能。例如，在定价层S0下，我们的Azure OpenAI限制了240 tpm（GPT3.5-Turbo，GPT3.5-Turbo-16K），20 tpm（GPT4）和60 tpm（GPT4-32K）。
使用Ontogpt –J.-P。重新创建和评估食物切割本体。 t - 贝贝格
[1] J.-P。 t t t t t teoberg，M。Koumpel，V。Hassouna，M。Beetz和P. Cimiano，“ [正在审查]对日常任务中灵活的机器人操纵的知识工程方法学”，扩展语义网络会议2024（ESWC24），克里特，希腊，希腊，2024年。[2] https://food-ninja.github.io/foodcutting/ [3] https://github.com/github.com/monarch-initiative/ontogpt/ [4] J. H. Caufield et al。 10.48550/arxiv.2304.02711。
迈向为社会辅助机器人产生行为的本体论，帮助幼儿
社会辅助机器人（SARS）有可能通过为儿童的社会发展提供安全，非判断力和情感支持的环境来实现教育经验。SARS的成功依赖于不同方式的协同作用，例如语音，观点和凝视，以最大程度地提高互动体验。这件事提出了一种产生延伸上部本体论的SAR行为的方法。本体论可以通过定义关键辅助意图，转弯和输入属性来实现自适应行为的挠性和可扩展性。我们将生成的行为与手工编码的行为进行了比较，这些行为通过与幼儿的实验进行了验证。结果表明，自动化方法涵盖了大多数手动发展的行为，同时允许对特定情况进行大量适应。技术框架具有在其他辅助领域中更广泛的互相性的潜力，并促进了上下文依赖和社会适当的机器人行为的结构。
支持C2SIM本体的演练
命令和控制系统 - 仿真系统互操作（C2SIM）国际标准指定重要的建模和仿真（M＆S）标准。它定义了跨命令和控制系统，模拟系统以及机器人和自主系统（RAS）的信息互换的内容[13]。该标准是由模拟互操作性标准组织（SISO）开发的，并于2020年批准。北约建模和仿真组211（MSG-211）开发了一门名为“北约联邦任务网络中的建模和模拟标准”的研究技术课程。本教育笔记论文介绍了“支持C2SIM本体的演练”主题的课程内容[8]。本文介绍了C2SIM核心逻辑数据模型，标准军事扩展（SMX）和土地运营扩展（LOX）本体的结构和内容，包括Protégé的本体特定特征。此概述是为了帮助理解和使用本体用于自己的应用程序。它描述了如何建模本体扩展，如果出现其他要求，例如对于不同的域。它还显示了如何将本体论转换为XML模式并生成C2SIM消息以在系统之间交换信息的过程。
土壤食品网络本体论-Wilfried Thuiller博士
一个大学。Grenoble Alpes，Univ。Savoie Mont Blanc，CNRS，LECA，F-38000 Grenoble，法国B Eco＆Sols，Univ Montpellier，Cirad，Inrae，Inrae，Inrae，Ird Ird，Ird，Montpellier，France C德国综合生物多样性研究（IDIV）Halle-Jena-eipzig，Leipzig，Leipzig，Leipzig，Leipzig，Leipzig，Leipzig，Leipzig，Leipzig，Leipzig，Leipz，莱比锡，莱比锡，德国e动物生态学，约翰·弗里德里希·布鲁门巴赫（Johann Friedrich Blumenbach），动物学和人类学研究所，戈丁根大学，德国奥丁根，德国，弗德·斯肯伯格大自然研究，莱布尼兹自然研究，生物多样性和地球系统研究所，艾美基部60325 Frankfart frankf andy effrance and Everny frankf andy Gernany Gernany Gernany Gernany Gernany Gernande生命与环境，Vrije Universitit，De Boelelaan，1085，1081，HV，阿姆斯特丹，荷兰H社区与保护生态小组，格罗宁根进化论生命科学研究所，Groningen大学，Nijenborgh 7，9747，9747，9747西班牙J Cirad，UMR ECO＆SOLS，蒙彼利埃，法国K土壤动物学部，Senckenberg自然历史博物馆G o orlitz -Leibniz生物多样性和地球系统研究所，02826 g o o ollitz，德国，德国，LEFE，UNIV。图卢兹 - CNRS，图卢兹，法国
用基因本体学捕获心脏瓣膜发育
简介：所有心脏瓣膜的正常发育都需要高度协调的信号通路和下游介体。虽然基因组变体可能导致先天性瓣膜疾病，但环境因素也可以发挥作用。生命瓣膜后期钙化是主动脉瓣狭窄的主要原因，这是一种进行性疾病，可能导致心力衰竭。当前对先天性瓣膜疾病和瓣膜钙化原因的研究正在使用多种高通量方法，包括转录组学，蛋白质组学和基因组学。来自生物知识库的高质量遗传数据对于促进这些高通量数据集的分析和解释至关重要。基因本体论（GO，http://geneontology.org/）是用于解释这些数据集的主要生物信息学资源，因为它提供了描述所有生物体基因产物的作用的结构化，可计算的知识。UCL功能基因注释小组的重点是人类基因产品的注释。确定了转录组，蛋白质组学和基因组数据中包含的GO注释没有提供有关心脏瓣膜开发的精确描述性信息，我们启动了一个集中的项目来解决此问题。
建筑系统和能源存储系统的本体集成
建筑本体定义了建立数据的概念和组织。这些知识可以在自动数据访问和支持建筑物中的数据驱动应用程序方面提供帮助。随着电池和能源存储的技术进步，越来越多的数据驱动的建筑物应用程序涉及建筑系统和能源存储系统（ESS），例如峰值剃须（PLS）。但是，现有的建筑本体论，例如砖，并非旨在包括来自ESS系统的概念。鉴于建筑物应用程序的出现，开发可以涵盖有关建筑和ESS系统知识的本体已经变得很重要。建筑系统和ESS系统属于不同的工业领域，并且已经独立发展的建筑本体和ESS本体。为了最大程度地重复利用知识，我们利用本体集成技术。我们提出了一个建筑能源存储本体集成（BE-SOI）系统，该系统可以通过适当的ESS本体论扩展建筑本体。我们的系统处理本体整合中的歧义，不连贯和冗余问题。我们通过扩展具有不同ESS本体论的著名建筑本体的Brick来评估BESOI对四个建筑物的应用程序进行评估。结果表明，Besoi可以将砖的覆盖范围从68.09％扩展到应用程序概念的95.74％。
用于加速研发和理解的量子传感器本体
在本文中，我们 1) 介绍我们的量子科学组织 (QSO)，这是一个由量子科学和工程师志愿者和利益相关者组成的非营利组织；2) 列出我们的 QSO 章程；3) 概述我们的量子本体项目和元科学；4) 考虑各种方法，包括人工智能机器学习和 OpenAI 广受研究的 ChatGPT；4) 解释为什么量子本体对于弥合通信鸿沟和加速量子科学与工程的进步是必要的；5) 将 ChatGPT 与基于本体的人工智能进行对比，展示 ChatGPT 无法胜任当前任务；6) 回顾量子本体的历史；7) 提供量子物理知识和应用领域的示例；8) 预览 QSO 用于开发和提供量子知识即服务 (QKaaS) 的全球安全基础设施的测试版。QSO 的五个录制演示文稿可通过下面的视频索引访问。