論文の概要: The Water Health Open Knowledge Graph

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11051v1
• Date: Thu, 18 May 2023 15:43:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 14:18:47.551844
• Title: The Water Health Open Knowledge Graph
• Title（参考訳）: 水健康に関するオープンナレッジグラフ
• Authors: Gianluca Carletti, Elio Giulianelli, Anna Sofia Lippolis, Giorgia Lodi, Andrea Giovanni Nuzzolese, Marco Picone, Giulio Settanta
• Abstract要約: WHOW-KG(英: WHOW-KG)は、水消費、汚染、感染症率、薬物分布に関するデータをモデル化する意味知識グラフである。 WHOW-KGはEUが出資するWHOW(Water Health Knowledge Open)プロジェクトの文脈で開発されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, an increasing interest in the management of water and health resources has been recorded. This interest is fed by the global sustainability challenges posed to the humanity that have water scarcity and quality at their core. Thus, the availability of effective, meaningful and open data is crucial to address those issues in the broader context of the Sustainable Development Goals of clean water and sanitation as targeted by the United Nations. In this paper, we present the Water Health Open Knowledge Graph (WHOW-KG) along with its design methodology and analysis on impact. WHOW-KG is a semantic knowledge graph that models data on water consumption, pollution, infectious disease rates and drug distribution. The WHOW-KG is developed in the context of the EU-funded WHOW (Water Health Open Knowledge) project and aims at supporting a wide range of applications: from knowledge discovery to decision-making, making it a valuable resource for researchers, policymakers, and practitioners in the water and health domains. The WHOW-KG consists of a network of five ontologies and related linked open data, modelled according to those ontologies.
• Abstract（参考訳）: 近年,水と保健資源の管理への関心が高まっている。 この関心は、水不足とその中核に品質を持つ人類が引き起こす世界的な持続可能性課題によってもたらされる。 したがって、国連が目標とするクリーンウォーターと衛生の持続可能な開発目標の広い文脈でこれらの問題に対処するためには、効果的で有意義でオープンなデータを利用できることが不可欠である。 本稿では、その設計方法論と影響分析とともに、WHOW-KG(Water Health Open Knowledge Graph)を紹介する。 whow-kgは、水消費、汚染、感染症率、薬物分布に関するデータをモデル化するセマンティックナレッジグラフである。 whow-kgは、euが出資するwhowプロジェクト(water health open knowledge)の文脈で開発され、知識の発見から意思決定まで、水や健康分野の研究者、政策立案者、実践者にとって貴重なリソースとなる幅広いアプリケーションをサポートすることを目的としている。 WHOW-KGは5つのオントロジーと関連するリンクされたオープンデータで構成される。

関連論文リスト

• EWEK-QA: Enhanced Web and Efficient Knowledge Graph Retrieval for Citation-based Question Answering Systems [103.91826112815384]
  引用ベースのQAシステムは2つの欠点に悩まされている。 彼らは通常、抽出された知識の源としてWebにのみ依存し、外部の知識ソースを追加することで、システムの効率を損なう。 システムに供給された知識の内容を充実させるため,Web と 効率的な知識グラフ (KG) 検索ソリューション (EWEK-QA) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T19:40:38Z)
• Navigating Healthcare Insights: A Birds Eye View of Explainability with Knowledge Graphs [0.0]
  知識グラフ(KGs)は、医療AI、特に薬物発見や薬学研究において注目を集めている。 この概要は、医療におけるKGの影響とその説明可能なAIモデルの開発における役割に関する最近の文献を要約する。 我々は、医療における知識注入学習を通じて、KGをより解釈しやすくすることの重要性を強調した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-28T16:57:03Z)
• A Review on Knowledge Graphs for Healthcare: Resources, Applications, and Promises [52.31710895034573]
  この研究は、医療知識グラフ(HKG)の最初の包括的なレビューを提供する。 HKG構築のためのパイプラインと重要なテクニックを要約し、一般的な利用方法も示す。 アプリケーションレベルでは、さまざまなヘルスドメインにわたるHKGの正常な統合を検討します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T21:51:56Z)
• A Graph-Based Modeling Framework for Tracing Hydrological Pollutant Transport in Surface Waters [0.0]
  本稿では,水系,河川,流域を横断する汚染物質輸送と運命を理解するためのグラフモデリングフレームワークを提案する。 グラフ表現は、接続性をキャプチャし、上流の汚染物質源を特定するための直感的なアプローチを提供する。 我々のツールは、ステークホルダーが効果的な汚染防止・軽減のプラクティスを設計するのを助けようとしている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-10T00:30:38Z)
• EBOCA: Evidences for BiOmedical Concepts Association Ontology [55.41644538483948]
  本論文は,生物医学領域の概念とそれらの関連性を記述するオントロジーであるEBOCAと,それらの関連性を支持するエビデンスを提案する。 DISNETのサブセットから得られるテストデータとテキストからの自動アソシエーション抽出が変換され、実際のシナリオで使用できる知識グラフが作成されるようになった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-01T18:47:03Z)
• What is Event Knowledge Graph: A Survey [46.56390787391834]
  本稿では、歴史、オントロジー、例、アプリケーションビューからイベントKG(EKG)を包括的に調査する。 EKGは、インテリジェント検索、質問回答、レコメンデーション、テキスト生成など、多くの機械学習および人工知能アプリケーションにおいて、ますます重要な役割を担っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-31T03:42:55Z)
• Applying Personal Knowledge Graphs to Health [2.294014185517203]
  個人の健康情報をカプセル化した知識グラフ(PHKG)は、知識駆動システムにおけるパーソナライズされた医療を可能にする。 PHKGを完全に実現するために、個人の健康知識の収集、連携、維持を取り巻くさまざまな課題に取り組んでいます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-15T16:44:27Z)
• Health Status Prediction with Local-Global Heterogeneous Behavior Graph [69.99431339130105]
  ウェアラブルセンサから継続的に収集される各種データストリームにより、健康状態の推定が可能です。 行動関連マルチソースデータストリームをローカル・グローバル・グラフでモデル化することを提案する。 学生生活データセットを用いて実験を行い,提案モデルの有効性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-23T11:10:04Z)
• A Comprehensive Review of Deep Learning Applications in Hydrology and Water Resources [0.0]
  デジタルデータのグローバルボリュームは2025年までに175ゼタバイトに達すると予想されている。 この研究は、水産業で使われている最先端のディープラーニングアプローチの包括的なレビューを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-17T16:57:17Z)
• A Data Scientist's Guide to Streamflow Prediction [55.22219308265945]
  我々は,水文降雨要素と流出モデルに着目し,洪水の予測と流れの予測に応用する。 このガイドは、データサイエンティストが問題や水文学的な概念、そしてその過程で現れる詳細を理解するのを助けることを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-05T08:04:37Z)

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。