論文の概要: Towards a Modular Ontology for Space Weather Research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12285v2
- Date: Mon, 28 Sep 2020 16:24:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-14 23:16:24.976656
- Title: Towards a Modular Ontology for Space Weather Research
- Title(参考訳): 宇宙気象研究のためのモジュールオントロジーを目指して
- Authors: Cogan Shimizu, Ryan McGranaghan, Aaron Eberhart, Adam C. Kellerman
- Abstract要約: 私たちは、データ統合のコアを駆動し、高度に学際的なコミュニティのニーズを満たすモジュールオントロジーを開発しました。
本稿では,宇宙気象研究のための予備的なモジュールオントロジーについて述べるとともに,実例規則と明示的なタイピングを用いて,特定のユースケースに適応する方法を実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.17205106391379027
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The interactions between the Sun, interplanetary space, near Earth space
environment, the Earth's surface, and the power grid are, perhaps
unsurprisingly, very complicated. The study of such requires the collaboration
between many different organizations spanning the public and private sectors.
Thus, an important component of studying space weather is the integration and
analysis of heterogeneous information. As such, we have developed a modular
ontology to drive the core of the data integration and serve the needs of a
highly interdisciplinary community. This paper presents our preliminary modular
ontology, for space weather research, as well as demonstrate a method for
adaptation to a particular use-case, through the use of existential rules and
explicit typing.
- Abstract(参考訳): 太陽、惑星間空間、地球近傍の宇宙環境、地球の表面、そして電力網の間の相互作用は、おそらく、非常に複雑である。
このような研究には、公共部門と民間部門にまたがる多くの異なる組織間の協力が必要である。
したがって、宇宙気象を研究する重要な要素は異種情報の統合と解析である。
そのため私たちは,データ統合のコアを推進すべく,高度に学際的なコミュニティのニーズを満たすモジュール型オントロジーを開発しました。
本稿では,宇宙気象研究のための予備的なモジュールオントロジーについて述べるとともに,実例規則と明示型を用いた特定のユースケースへの適応方法を示す。
関連論文リスト
- A Simple Framework for Multi-mode Spatial-Temporal Data Modeling [4.855443906457102]
本稿では,マルチモード時空間データモデリングのための簡易なフレームワークを提案する。
具体的には、複数のモード間の接続を適応的に確立するために、一般的なクロスモード空間関係学習コンポーネントを設計する。
3つの実世界のデータセットの実験により、我々のモデルは、空間と時間の複雑さの低いベースラインを一貫して上回ります。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T05:41:20Z) - Multi-Temporal Relationship Inference in Urban Areas [75.86026742632528]
場所間の時間的関係を見つけることは、動的なオフライン広告やスマートな公共交通計画など、多くの都市アプリケーションに役立つ。
空間的に進化するグラフニューラルネットワーク(SEENet)を含むグラフ学習方式によるTrialの解を提案する。
SEConvは時間内アグリゲーションと時間間伝搬を実行し、位置メッセージパッシングの観点から、多面的に空間的に進化するコンテキストをキャプチャする。
SE-SSLは、位置表現学習を強化し、関係の空間性をさらに扱えるように、グローバルな方法でタイムアウェアな自己教師型学習タスクを設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T07:48:32Z) - Spatial-temporal Prompt Learning for Federated Weather Forecasting [50.379491498793485]
フェデレート気象予報は、異なる国や地域の参加者間で気象データを分析するための有望な協調学習フレームワークである。
本稿では,多くの分散型低リソースセンサを異なる場所に配置するフェデレート環境での気象データをモデル化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T16:59:20Z) - Deep Learning for Space Weather Prediction: Bridging the Gap between
Heliophysics Data and Theory [3.5597536699796795]
深層学習技術は、予測的に強力な宇宙天気モデルの新しいクラスを創出する。
我々はNASAに、これらの進歩を活かすのに必要な研究とインフラに投資するよう求めた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-27T00:30:39Z) - Multi-view hierarchical Variational AutoEncoders with Factor Analysis
latent space [67.60224656603823]
本稿では,複数変分オートエンコーダと因子解析潜時空間を組み合わせた新しい手法を提案する。
プライベート情報と共有情報の間に、解釈可能な階層的依存関係を作成します。
この方法で、新しいモデルは同時に得ることができる: (i) 複数の異種ビューから学習し、 (ii)解釈可能な階層的共有空間を取得し、 (iii)生成モデル間で伝達学習を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-19T10:46:02Z) - Evaluating the state-of-the-art in mapping research spaces: a Brazilian
case study [0.0]
最近の2つの研究は、科学者の出版記録から研究地図を作成する方法を提案している。
与えられたエンティティが新しいフィールドに入るかどうかを予測するモデルの能力を評価します。
これらのモデルがどのようにブラジルの文脈で科学のダイナミクスを特徴づけることができるかを示すケーススタディを実施します。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T18:14:41Z) - Coordination Among Neural Modules Through a Shared Global Workspace [78.08062292790109]
認知科学において、機能的に特殊なコンポーネントが情報を共有するグローバルなワークスペースアーキテクチャが提案されている。
キャパシティ制限は、特殊化と構成性を奨励する合理的な基礎を持つことを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-01T18:43:48Z) - Quadric hypersurface intersection for manifold learning in feature space [52.83976795260532]
適度な高次元と大きなデータセットに適した多様体学習技術。
この手法は、二次超曲面の交点という形で訓練データから学習される。
テスト時、この多様体は任意の新しい点に対する外れ値スコアを導入するのに使うことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-11T18:52:08Z) - A Survey on Spatial and Spatiotemporal Prediction Methods [4.353444564058085]
本稿では,空間時間予測の原理と手法を体系的に検討する。
我々は、それらが対処する主要な課題によって分類された方法の分類を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-24T18:17:35Z) - From Spatial Relations to Spatial Configurations [64.21025426604274]
空間関係言語は、推論に不可欠な、大きく包括的な空間概念の集合を表現することができる。
本稿では,既存の空間表現言語の機能を,セマンティクスのきめ細かい分解によって拡張する方法について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-19T02:11:53Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。