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用于更新 arxiv 的 DRAGON-AI 论文副本
目前，大多数本体编辑工作流程都涉及为本体中的每个术语或类别手动输入多条信息（也称为公理）。这些信息包括唯一标识符、人性化标签、文本定义，以及将术语与其他术语（无论是在同一个本体中还是在不同的本体中）连接起来的关系 (7)。例如，ID 为 CL:1001502 的细胞本体 (CL) (8) 术语具有标签“僧帽细胞”，与术语“中间神经元”(CL:0000099) 具有 subClassOf (is-a) 关系，与 Uberon 术语“嗅球僧帽细胞层”(UBERON:0004186) 具有“具有体细胞位置”关系 (9)，以及文本定义：大型谷氨酸能神经细胞，其树突与嗅球肾小球层中的嗅觉受体神经元的轴突突触，其轴突在嗅束中集中传递到嗅觉皮层。大部分信息都是手动输入的，使用专用的本体开发环境（如 Protégé (10)）或使用电子表格，随后使用 ROBOT (11) 等工具将其转换为本体。在某些情况下，可以使用 OWL 推理 (12) 自动分配“is-a”关系，但这依赖于本体开发人员预先为术语子集指定逻辑定义（一种特定类型的公理）。该策略广泛应用于多种不同的生物本体（生物本体），尤其是那些涉及许多组合术语的本体，导致大约一半的术语具有以这种方式自动分配的子类关系（13-16）。
迈向日常任务中灵活机器人操纵的知识工程方法
摘要在过去的十年中，家用机器人技术取得了巨大进步，使机器人能够自主完成家庭任务。这些机器人通常用于特定任务和/或对象。我们假设可以通过基于知识的方法来克服实现新的临时任务请求方面缺乏灵活性，从而允许机器人推断如何解决新任务或在新对象上执行已知任务。朝向这个目标，我们提出了一种基于知识的方法，该方法利用网络上已经存在的知识来构建一个本体学支持机器人在推理参数的推理中，这些参数会影响操纵动作，以执行一系列对象的任务变化1。本体论包括对象和动作信息，涵盖了处置和负担以及特定于任务的属性。作为概念验证，我们通过从相关本体论中导入和链接知识来手动构建食物切割本体，此外还可以从非结构化的网络来源提取和语义增强知识。我们演示了机器人如何查询本体，并将包含的信息转化为动作参数。我们通过模拟访问本体的机器人来评估创建的本体论的可行性，以执行切割任务变化的操作参数化。
空间数据系统参考架构
2-1 系统工程“Vee” ................................................................................................................ 2-1 2-2 系统架构与工程 .............................................................................................................. 2-2 2-3 RASDSv2 视点、关注点和对象 ...................................................................................... 2-3 2-4 RASDSv2 本体：概念模型、对象和关系 ............................................................................. 2-6 3-1 本文档中使用的图标 ............................................................................................................. 3-7 3-2 对象的统一表示 ............................................................................................................. 3-8 3-2 对象的表示 ............................................................................................................. 3-8 3-3 对象之间的关系类型（源自 UML） ............................................................................................. 3-9 3-4 RASDSv2 视点本体示例（功能性） ............................................................................. 3-9 4-1 企业对象的属性 ............................................................................................................. 4-3 4-2 企业本体对象................................................................................................ 4-4 4-3 企业对象的表示 .............................................................................................. 4-5 4-4 单一任务企业视图的简单示例 .............................................................................. 4-8 4-5 企业视图示例（火星探索联盟） ...................................................................... 4-9 4-6 多机构企业启动视图示例（任务 Z） ...................................................................... 4-10 4-7 企业架构本体（改编自 TOGAF） ............................................................................. 4-11 4-8 企业和技术架构本体关系 ...................................................................................... 4-11 5-1 功能对象概述 ............................................................................................................. 5-2
通过本体授权电池数据管理 -
在新的可持续和绿色能源时代，摘要开发电池本体来代表电池管理知识至关重要。由于电池生产收入预计到2030年每年将超过3000亿美元，研究人员正在探索新的电池材料，型号，标准和制造过程。AI和ML方法正在用于管理电池制造并提高性能。数据表示技术和格式对于增强电池数据的表现力和提高电池质量很重要。本文提出了一个本体，用于创建电池知识图，以解决数据互操作性挑战并在不同参与者之间共享电池数据。电池本体论包括各种类型的知识，例如域知识，电池应用和核心电池特定的知识。通过能力问题和可用性测试评估本体论。它旨在通过促进电池管理系统和应用之间的有效通信和数据交换来增强电池的生产和设计。这项研究具有重大的社会，经济和环境影响，因为它有助于开发更有效和可持续的电池。
适用于 - DSpace@MIT 的建筑选择框架
最后，我们讨论了融合对语义网概念和操作的重要性，这为利用多传感器数据平台的协同作用提供了新方法。这需要将融合与用于知识表示的本体模型相结合。我们讨论了融合作为本体工程中重用过程的重要性，并回顾了本体开发中的关键生命周期模型。进化的本体开发方法被认为是最有用和最能适应语义网络复杂性的方法。根据联合实验室主任 (JDL) 信息融合过程模型，筛选并排名了几种潜在的数据融合应用。根据这些预定标准，发现医学诊断成像案例提供了最有前景的融合应用，未来的产品平台可以在此基础上构建。
2025肾脏研究和患者护理的进步
SESSION VII 14:00 Integrating clinical care and research Chairs Hatem Amer, Mayo Clinic Birgit Sawitzki, Charité, BIH 14:00 Special lecture Transforming clinical care to translational science Vesna Garovic, Mayo Clinic 14:30 The human phenotype ontology Peter Robinson, Charité, BIH 14:55 The Tapestry Study – omics studies for individualized medicine Konstantinos梅奥诊所拉扎里迪斯（Lazaridis）15:20创建一个翻译生态系统Christopher Baum，Charité，Bih，Bih 15：45抽象奖和闭幕词Fernando Fervenza，Mayo Clinic Felix Knauf，Mayo Clinic Clinic Clinic Velic clinic Vesna Garovic，Mayo Clinic kai-uwe eckardt，Charite，Chanité
病原体 - 宿主相互作用数据库（PHI-base）
Phi-Base 5网站上的软件开发工作由Molecular Connections Pvt Ltd（印度班加罗尔）提供。Phi-canto策划工具是与剑桥大学的Pombase团队合作开发的，金·卢瑟福（Kim Rutherford）提供软件开发和Val Wood提供了有关新策展过程的咨询和培训。由Incatools开发的本体论开发试剂盒的协助，由Upheno Project与Nico Matentzoglu协商（Sentancicly Ltd，曾经是EMBL-EBI）协商，由Upheno Project开发的统一表型本体学的开发。基因本体论的编辑者，尤其是Pascale Gaudet（瑞士 - 普罗特，瑞士生物信息学研究所），开发了新的本体论术语，以协助Phi-Base中病原体 - 霍斯特过程的策划。自2011年以来，Phi-base数据已在每个Ensembl释放中托管。Phi-Canto和Phipo的开发是由英国生物技术与生物科学研究委员会（BBSRC）（BB/S020020/1）资助的。PHI-BASE的持续发展目前由Rothamsted Research的两个学院战略计划提供资金：增长健康（BB/X010953/1; BBS/E/E/RH/230003A）并提供可持续的小麦（BBS/E/E/RH/230001B）。
Hamza Khyari博士学生，自由职业者 b''
Ph.D. USMBA大学计算机科学专业的学生 - FSTF，专门从结构化和半结构化数据中自动发电。 机器学习，数据挖掘和本体学习方面的专业知识。 计算机科学和数学的强大背景。 对研究和创新充满热情，具有出色的团队合作和沟通能力。 也是一位经验丰富的自由职业者。 寻求具有挑战性的项目来运用我的知识并产生积极的影响Ph.D. USMBA大学计算机科学专业的学生 - FSTF，专门从结构化和半结构化数据中自动发电。机器学习，数据挖掘和本体学习方面的专业知识。计算机科学和数学的强大背景。对研究和创新充满热情，具有出色的团队合作和沟通能力。也是一位经验丰富的自由职业者。寻求具有挑战性的项目来运用我的知识并产生积极的影响
通过疫苗串通OMOP疫苗相关词汇
1。Abeysinghe R，Black A，Kaduk D等。使用半自动化的方法，在OMOP词汇中疫苗概念映射的质量改进。j BioMed Inform。2022; 134：104162。2。He，Y.，Cowell，L.，Diehl，A。等。vo：疫苗本体论。nat Prec（2009）。https://doi.org/10.1038/npre.2009.3552.1 3。lin y，He Y.本体论表示和分析疫苗公式和给药及其对疫苗免疫反应的影响。J BioMed语义。2012年12月20日; 3（1）：17。4。IIS：当前HL7标准代码集CVX-施用的疫苗[引用2023年6月7日]。可从：https：//www2a.cdc.gov/vaccines/iis/iis/iisstandards/vaccines.asp?rpt=cvx 5。https://github.com/vaccineontology 6。Ong e，Xiang Z，Zhao B，Liu Y，Lin Y，Zheng J，Mungall C，Courtot M，Ruttenberg A，He Y. Ontobee：链接的本体学数据服务器，以支持本体术语术语术语术语递减，链接，查询，查询，查询和集成。核酸res。2017年1月4日； 45（D1）：D347-D352。7。Musen MA； Protégé团队。 Protégé项目：回顾和向前看。 AI很重要。 2015 Jun; 1（4）：4-12。 8。 Xiang Z，Zheng J，Lin Y，He Y. Ontorat：基于本体设计模式的新本体论项，注释和公理的自动生成。 J BioMed语义。 2015年1月9日; 6：4。 9。https://github.com/vaccineontology/vo/tree/master/docs10. 疫苗缩写| CDC [Internet]。 [引用2023年6月7日]。 可从：获得Musen MA； Protégé团队。Protégé项目：回顾和向前看。AI很重要。2015 Jun; 1（4）：4-12。 8。 Xiang Z，Zheng J，Lin Y，He Y. Ontorat：基于本体设计模式的新本体论项，注释和公理的自动生成。 J BioMed语义。 2015年1月9日; 6：4。 9。https://github.com/vaccineontology/vo/tree/master/docs10. 疫苗缩写| CDC [Internet]。 [引用2023年6月7日]。 可从：获得2015 Jun; 1（4）：4-12。8。Xiang Z，Zheng J，Lin Y，He Y. Ontorat：基于本体设计模式的新本体论项，注释和公理的自动生成。J BioMed语义。2015年1月9日; 6：4。9。https://github.com/vaccineontology/vo/tree/master/docs10.疫苗缩写| CDC [Internet]。[引用2023年6月7日]。可从：
