Explore le concept de Knowledge Graphs et leur rôle dans l'intégration des données et la compréhension sémantique, montrant des exemples et des applications du monde réel.
Explore la gestion circulaire du cycle de vie, la fabrication sans défaut, l'analyse des mégadonnées et la maintenance prédictive dans les processus industriels.
Explore le lien entre les théories physiques et les données empiriques, contrastant la mécanique quantique standard avec l'ontologie explicite des particules dans l'espace de Newtonian Mechanics.
Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Couvre l'ontologie comme un dépôt de connaissances avec des significations convenues, évolution, mise à jour continue et conception d'ontologie intelligente.
Explore la représentation des connaissances, l'extraction de l'information et la vision du Web sémantique, en mettant l'accent sur la normalisation, la cartographie et les ontologies dans la structuration des données.
Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.