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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。
用于应用数学和相关学科的模型和算法的本体论
将以下情况作为指导示例：我们想检查某些多孔介质的样本，例如开放式沥青混凝土，并使用微型X射线计算机断层扫描（X-RCT）扫描来检测材料中的微断裂[18]。测量过程可以通过以下意义通过ra trans形对数学建模：当X射线在线上通过对象行进时，该线路上的材料将使它减弱。这种衰减取决于我们要重建材料的密度。在数学上，在检测器中测得的信号现在可以表示为ra换变换，即所谓的X射线函数的X射线变换。因此，要重建断裂图像，必须将用于X射线变换反转的算法应用于观察到的数据。除其他外，算法的选择取决于所测量的数据和模型的属性，例如所使用的坐标系。这些元数据通常不会系统地存储，从而违反了公平原则[28]，因为无法保证可重复使用性。因此，有兴趣应用X-RCT（可能在考古学或生物医学等其他研究领域）的研究人员不能简单地重复使用，但可能必须重新验证文献搜索算法，软件实现和参数。由于其来自工程的起源，来自不同领域的数据与基本的一般数学概念没有链接。因此，尽管基本的数学模型可能完全相同，但应用程序之间的协同作用并未利用。1应该被捡起。创建知识图（kg），包括模型，算法，相关文献和进一步的元数据，这是本文的范围。通常，在典型的建模仿真 - 优化（MSO）工作流程中产生的问题如图所示。这些包括模型的实验，解决方案算法的可用性，输入或观察数据或模型有效性。通常，回答这些问题需要大量的努力，如果所需的信息可访问并删除 -
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）。
使用与战略性构建的语义技能本体集成的NLP过程的描述性答案评估
摘要世界正在朝着在线教育方法迈进。关键挑战之一是评估没有明确答案并且有几个正确答案的问题。为了解决此问题，为了在线描述性答案的质量评估，在这项工作中提出了一种自动评估方法。语言模型是根据预期的答案密钥建模的，实体图是由使用要评估的输入答案建模的本体生成的。自然语言处理（NLP）技术（如Stemming，摘要和极性分析）在本工作中与本体融合在一起，以有效评估描述性答案。在本章中讨论了评估描述性答案的几个挑战，并解决了这些挑战，以获得动态和稳健的评估系统。最后，使用用户反馈方法评估该系统，该方法包括100名学生和100名教授。
数据库和本体论论坛：从公共数据库和科学文献中构建知识图，以在化学物质之间提取关联a
动机：代谢组学研究旨在报告与特定实验条件有关的代谢特征（代谢物清单）。这些签名在识别生物标志物或个体的分类中具有重要作用，但是它们的生物学和生理解释仍然是一个挑战。为了支持这项任务，我们介绍了论坛：知识图（kg），提供了基于生命科学数据库和科学文献存储库的化学物质与生物医学概念之间关系的语义表示。结果：在生物学数据上使用语义网络框架使我们能够将基于本体论的推理应用于实体之间的新关系。我们表明，这些新关系提供了不同水平的抽象，并可以为新假设打开道路。我们使用富集分析估算每个提取关系，明确或推断的统计相关性，并将它们实例化为KG中的新知识，以支持结果解释/进一步的查询。可用性和实现：浏览和下载提取的关系的Web接口，以及直接探测整个论坛kg的SPARQL端点，可在https：//forum-webapp.semantic-metabolo mics.fr上获得。可以在https://github.com/emetabohub/forum-疾病中获得复制Triplestore所需的代码。联系人：clement.frainay@inrae.fr补充信息：补充数据可从BioInformatics在线获得。
生物功能
AcrucialfeatureofBioFunctionalisitsabilitytoobtainancestralinformationforKEGGpathwaysandgene ontologies, using the techniques described above. This makes it easier to understand the hierarchy of theseontologiesandhoweachsampleinadatasetisclassifiedwithinthem,offeringusersawaytostudy theDataTatDirenttaxonomiclevelsdirectlyFromTherawData.Additionally，theApplpless theApplys createInteractivenEtworks，代表组和群体之间的集团内部设备之间的群体之间的能力，并介绍了始终的系统。
结合机器学习和本体论：系统文献评论
动机探索了结合归纳和演绎推理的过程，我们对研究机器学习和本体论的整合的文章进行了系统的文献综述。目的是确定纳入归纳推理（通过机器学习执行）和演绎推理（由本体学执行）的多种技术。我们的评论包括对128项研究的分析，使我们能够确定机器学习和本体学之间的三个主要杂交类别：学习增强的本体论，语义数据挖掘以及学习和推理系统。我们对所有这些类别进行了全面的检查，强调了研究中使用的各种机器学习算法。此外，我们将我们的分类与混合AI和神经符号方法领域的最新作品进行了比较。
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％。