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D7.5 - 根据欧洲建模社区标准发布的电池界面本体论
电池研究和创新面临持续的挑战：缺乏一致的术语和标准化框架来描述电池数据，材料，单元和接口。为了促进跨学科和行业的合作，清晰而普遍的语言对于有效的沟通和数据互操作性至关重要。battinfo（电池界面本体论）通过建立一个常见的词汇和结构来表征电池接口，从而调查了这一挑战。它旨在弥合各种研究社区之间的差距，并促进电池和材料科学领域的无缝数据互操作性。与基本的多效材料本体论（EMMO）一致，Battinfo寻求与其他材料本体论的兼容性和连贯性，从而促进了统一的材料科学本体论发展方法。battinfo可作为github上的开源软件资源提供：https：//github.com/big-map/battinfo。也可以使用Emmontopy 1软件包从Python访问，以与EMMO和相关域本体作用。本报告讨论了根据EMMO标准发布Battinfo的过程，强调了清晰，基础语言在启用电池研究和开发中的协作，创新和知识交流方面的重要性。
在人类脑机接口控制过程中，运动的意志控制与运动皮层的本体感受反馈相互作用
1 华盛顿大学生理学和生物物理学系，美国华盛顿州西雅图，2 华盛顿大学计算神经科学中心，美国华盛顿州西雅图，3 艾伦神经动力学研究所，美国华盛顿州西雅图，4 匹兹堡大学康复神经工程实验室，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，5 匹兹堡大学物理医学与康复系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，6 认知神经基础中心，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，7 匹兹堡大学生物工程系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，8 卡内基梅隆大学生物医学工程系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡，9 芝加哥大学生物生物学和解剖学系，美国伊利诺伊州芝加哥，10 卡内基梅隆大学机械工程系，美国宾夕法尼亚州匹兹堡， 11 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学神经科学研究所
探索用于支持C2SIM自主系统本体扩展开发
•命令和控制系统 - 仿真系统互操作：SISO-STD-019-2020，指挥和控制系统标准 - 仿真系统互操作[包括标准军事扩展（SMX）]。SISO-STD-020-2020，命令和控制系统的土地运营标准标准 - 仿真系统的互操作。•C2SIM指南产品：Siso-guide-010-2020，指挥和控制系统指南 - 仿真系统的互操作。•在SISO网站上可用：标准：https：//www.sisostandards.org/page/standardsproducts（滚动符合编号标准）指南：https：//www.sisostandards.org/page/page/page/page/pasgage/pastage/standardsproducts（Scroll to scroll to the nubrance divance divance divance divance divance）
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。
本体感受性神经肌肉促进的影响...
AIMS中风是大脑中局部和突然的神经系统疾病，可以降低肌肉力量。这项研究旨在确定本体感受性神经肌肉促进运动对中风患者肌肉力量的影响。材料和方法于2017 - 2018年进行了随机对照组的临时临床试验。中风患者被转交给伊朗Yasuj City的Shahid Beheshti医院神经病学系。通过便利采样选择了60名合格的中风患者，并使用随机块分配分配给干预和对照组。数据是通过基线，干预后立即在上次干预后立即通过肌肉力量问卷收集的。使用SPSS 21软件进行统计分析，并采用Wilcoxson和Mann-Whitney U.研究结果在干预前后的研究样本之间没有统计学上的统计学差异。但是，在干预后一个月，两组之间报告了统计学上的显着差异（p <0.05）。测试组平均肌肉强度的差异显着（p = 0.001）。实施本体感受性神经肌肉促进技术的结论可改善中风患者的肌肉力量。
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。
