Jan, 2024

工业 4.0 中大数据探索的语义方法

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TL;DR基于语义的可视化查询系统在第四工业革命（工业 4.0）中的应用，该系统利用自定义数字化表示的机器和语义描述来实现对数据的探索和可视化，提供更高层次的抽象查询、基于数据格式和性质的定制图形可视化结果以及下载丰富数据以进行进一步的分析。
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发现论文，激发创造
  • 利用语义和机器学习扩展数据科学解决方案：博世案例

    通过将语义技术和机器学习与云系统相结合，SemCloud 为非云计算专家提供了一个语义增强的云系统，它依靠领域本体和数据集成映射来实现数据处理和分析的分布式计算。

    Aug, 2023

  • 利用知识图谱嵌入技术实现工业 4.0 应用案例

    本文介绍使用图数据模型来表示由传感器生成的大量数据以及不同设备之间的互动，并将其嵌入到向量空间中，以便将传统机器学习方法用于工业 4.0 系统。

    Jul, 2018

  • 语义化数据科学的愿景

    本文讨论了当前数据科学和机器学习自动化解决方案的重要缺陷，并设想如何利用语义理解和推理与数据科学自动化的新工具相结合，以帮助保持一致且可解释的数据增强和转换。另外，我们还讨论了语义如何在处理与信任、偏见和可解释性相关的挑战方面以一种崭新的方式帮助数据科学家，并在更好地探索和组织大型数据源方面提供帮助。

    Mar, 2023

  • 基于语义网的分散家庭能源数据提升方法

    本文介绍了一个基于本体论的方法，用于在分散的家庭能源系统中管理分辨率为设备级别的数据，以便更好地利用来自互联网和 Web 的各种数据，促进能源可持续发展。

    Aug, 2022

  • 通过语义可视化探索和发现 COVID-19 文献

    我们正在开发语义可视化技术以增强探索和发现复杂关系的大型数据集的能力，包括使用 NLP 从原始数据中提取命名实体、关系和知识图，对所有相关实体和关系进行索引并创建各种可视化形式的表示，并使用参数缩减操作创建 “关系容器” 或功能性实体，以便通过多种方式可视化多个关系，部分路径和多维探索，从而发现复杂数据中的新推断。我们已将此应用于对最近发布的 CORD-19 数据集的分析。

    Jul, 2020

  • 数据湖中的语义数据管理

    数据湖系统中的语义数据管理及可扩展性对大数据具有挑战，本研究回顾了最近的方法，重点关注数据湖系统内的应用，涉及基本语义数据管理、丰富数据湖中元数据的语义建模方法和基于本体的数据访问方法，同时指出未来工作中需要更紧密地集成大数据和语义 Web 技术。

    Oct, 2023

  • 自动数据科学中的语义调研

    本文介绍了当前自动化数据科学和机器学习的重要缺陷，并讨论了如何利用基本的语义推理和新型数据科学自动化工具相结合来帮助数据扩充和转换的一致性和可解释性。此外，语义可以通过帮助解决信任、偏见和可解释性方面的挑战，以一种新的方式协助数据科学家。

    May, 2022

  • AskYourDB: 使用自然语言查询和可视化关系型数据库的端到端系统

    使用自然语言处理和语义解析的方法，在数据库查询过程中引入智能化，以帮助商业用户能够直接查询数据库。同时增加了自动可视化框架使得产品可供商业使用。

    Oct, 2022

  • 金属增材制造缺陷检测本体

    本文介绍了如何将本体论应用于高级制造服务中，以解决数据集成、语义互操作性问题以及监控和决策任务，并提供了一个针对金属添加制造文献中已知的过程性缺陷的本体，并与现有的本体进行整合，从而扩展了本体在增材制造领域的建模能力。

    Sep, 2022

  • 现代问题需要现代解决方案：工业入侵检测的混合概念

    工业 4.0 带来了信息处理行业的颠覆，但也带来了网络安全方面的挑战，特别是针对德国中小企业。为了应对日益增长的网络威胁，研究项目 IUNO Insec 旨在提供和改进无需专业安全知识即可使用的安全解决方案。本论文介绍了 IUNO Insec 项目和作者提供的面向工业环境的机器学习型入侵检测等方面的贡献。

    May, 2019