LODチャレンジ実行委員会 関西支部長 古崎晃司
LODチャレンジ実行委員会/Linked Open Data Initiative理事 松村冬子
Linked Open Dataの基本的な技術の解説,利用事例の紹介に加え,簡単なサンプルプログラムの紹介など,ハッカソンに活用できるLOD技術や情報ソースについて解説します.
第3回Linked Open Dataハッカソン関西(1日目)アイデアソン
開催日:2014年2月11日(火)
LODチャレンジ実行委員会 関西支部長 古崎晃司
LODチャレンジ実行委員会/Linked Open Data Initiative理事 松村冬子
Linked Open Dataの基本的な技術の解説,利用事例の紹介に加え,簡単なサンプルプログラムの紹介など,ハッカソンに活用できるLOD技術や情報ソースについて解説します.
第3回Linked Open Dataハッカソン関西(1日目)アイデアソン
開催日:2014年2月11日(火)
Presented at Journal Paper Track, The Web Conference, Lyon, France, April 15, 2018
https://doi.org/10.1145/3184558.3186234
Abstract: Linked Open Data (LOD) technology enables web of data and exchangeable knowledge graphs through the Internet. However, the change in knowledge is happened everywhere and every time, and it becomes a challenging issue of linking data precisely because the misinterpretation and misunderstanding of some terms and concepts may be dissimilar under different context of time and different community knowledge. To solve this issue, we introduce an approach to the preservation of knowledge graph, and we select the biodiversity domain to be our case studies because knowledge of this domain is commonly changed and all changes are clearly documented. Our work produces an ontology, transformation rules, and an application to demonstrate that it is feasible to present and preserve knowledge graphs and provides open and accurate access to linked data. It covers changes in names and their relationships from different time and communities as can be seen in the cases of taxonomic knowledge.
We propose Crop Vocabulary(CVO) as a basis of the core vocabulary of crop names that becomes the guidelines for data interoperability between agricultural ICT systems on the food chain. Since a single species is treated in different ways, there are many different types of crop names. So, we organize the crop name discriminated by properties such as scientific name, planting method, edible part and registered cultivar information. Also, Crop Vocabulary is also linked to existing vocabularies issued by Japanese government agency and international organization such as AGROVOC. It is expected to use in the data format in the agricultural ICT system.
Presented in 45th Asia Pacific Advanced Network (APAN45) Meeting, Singapore (2018)
Presented as the invited talk at International Workshop on kNowledge eXplication for Industry (kNeXI2017). In this talk, I explain the experience and lesson learnt how to build ontologies. I am currently building the agriculture activity ontology (AAO). It describes classification and properties of various activities in the agriculture domain. It is formalized with Description Logics.
Presented at the Interest Group on Agricultural Data (IGAD) ,3 April, 2017, Barcelona, Spain
Abstract: n this talk, we present the current status of our agriculture ontologies that are developed to accelerate the data use in agriculture.
The agriculture activity ontology formalizes the activities in agriculture. We have developed it for three years. Now we are developing its applications. One application is to exchange formats between different farmer management systems. Another ontology is the crop ontology that standardizes the names of crops. The structure is simple but has links to many other standards in distribution industry, food industry and so on.
【DLゼミ】XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matchingharmonylab
公開URL:https://arxiv.org/pdf/2404.19174
出典:Guilherme Potje, Felipe Cadar, Andre Araujo, Renato Martins, Erickson R. ascimento: XFeat: Accelerated Features for Lightweight Image Matching, Proceedings of the 2024 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (2023)
概要:リソース効率に優れた特徴点マッチングのための軽量なアーキテクチャ「XFeat(Accelerated Features)」を提案します。手法は、局所的な特徴点の検出、抽出、マッチングのための畳み込みニューラルネットワークの基本的な設計を再検討します。特に、リソースが限られたデバイス向けに迅速かつ堅牢なアルゴリズムが必要とされるため、解像度を可能な限り高く保ちながら、ネットワークのチャネル数を制限します。さらに、スパース下でのマッチングを選択できる設計となっており、ナビゲーションやARなどのアプリケーションに適しています。XFeatは、高速かつ同等以上の精度を実現し、一般的なラップトップのCPU上でリアルタイムで動作します。
セル生産方式におけるロボットの活用には様々な問題があるが,その一つとして 3 体以上の物体の組み立てが挙げられる.一般に,複数物体を同時に組み立てる際は,対象の部品をそれぞれロボットアームまたは治具でそれぞれ独立に保持することで組み立てを遂行すると考えられる.ただし,この方法ではロボットアームや治具を部品数と同じ数だけ必要とし,部品数が多いほどコスト面や設置スペースの関係で無駄が多くなる.この課題に対して音𣷓らは組み立て対象物に働く接触力等の解析により,治具等で固定されていない対象物が組み立て作業中に運動しにくい状態となる条件を求めた.すなわち,環境中の非把持対象物のロバスト性を考慮して,組み立て作業条件を検討している.本研究ではこの方策に基づいて,複数物体の組み立て作業を単腕マニピュレータで実行することを目的とする.このとき,対象物のロバスト性を考慮することで,仮組状態の複数物体を同時に扱う手法を提案する.作業対象としてパイプジョイントの組み立てを挙げ,簡易な道具を用いることで単腕マニピュレータで複数物体を同時に把持できることを示す.さらに,作業成功率の向上のために RGB-D カメラを用いた物体の位置検出に基づくロボット制御及び動作計画を実装する.
This paper discusses assembly operations using a single manipulator and a parallel gripper to simultaneously
grasp multiple objects and hold the group of temporarily assembled objects. Multiple robots and jigs generally operate
assembly tasks by constraining the target objects mechanically or geometrically to prevent them from moving. It is
necessary to analyze the physical interaction between the objects for such constraints to achieve the tasks with a single
gripper. In this paper, we focus on assembling pipe joints as an example and discuss constraining the motion of the
objects. Our demonstration shows that a simple tool can facilitate holding multiple objects with a single gripper.
単腕マニピュレータによる 複数物体の同時組み立ての 基礎的考察 / Basic Approach to Robotic Assembly of Multi...
識別子とスキーマ
1. SIG-SWO 鯖江 2012年10月5日
Linked Dataにおける識別子とスキー
マ
武田英明
国立情報学研究所
takeda@nii.ac.jp
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics
2. どのようにして
コンピュータにデータを入れる?
• データをどのように記述するか?
– 個別のデータの記述の仕方
• スキーマ/クラス/概念 (Schema/Class/Concept)
– データ記述間の関係
• オントロジー/タキソノミー/シソーラス
(Ontology/Taxonomy/Thesaurus)
• 個々のデータをどう参照するか?
– 個別データの識別の仕方
• 識別子(Identifier)
– 識別子同士の関係
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics
3. Architecture for the Semantic Web
クラスの世界(Ontologies)
インスタンスの世界
(Linked Data)
Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics
4. Layers of Semantic Web
• Ontology
– クラスの記述
– RDFS, OWL
– ontology buildingの課題
• Ontology buildingはそもそも難しい
– 整合性、一貫性、論理性
• オントロジー間の関係はもっと難しい
Descriptions on classes
Ontology
インスタンスに関する記述
Linked Data
Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics
5. Layers of Semantic Web
• Linked Data
– 個物の記述
– RDF + (RDFS, OWL)
– いい点
• 書きやすい(事実の記述)
• リンクしやすい (事実間の関係)
– よくない点
• 複雑な構造は書きづらい
• それでもクラス記述は必要 (-> ontology)
Descriptions on classes
Ontology
Description on instances
Linked Data
Tim Berners-Lee http://www.w3.org/2002/Talks/09-lcs-sweb-tbl/
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics
15. 識別子のまとめ
• 識別子はLODのコア
– データの手に入りやすさ Data availability
– データの一貫性 Data inconsistency
– データの相互運用性 Data interoperability
• よい識別子システムを構築することは信
頼でき持続可能なLODをつくることにつな
がる
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics
20. UDC ELEMENT DEFINITION
UDC as Linked Data SKOS TERM UDC
SUBPROPERTY
UDC number (notation) UDC notation is combination of symbols (numerals, signs and letters) that represent a class, its skos:notation ---
position in the hierarchy and its relation to other classes. Notation is a language-independent
indexing term that enables mechanical sorting and filing of subjects. Also called 'UDC number'
and 'UDC classmark'
class identifier (URI) A unique identifier assigned to each UDC class. It identifies the relationship between a class' skos:Concept ---
meaning and its notational representation
broader class (URI) Superordinate class: the class hierarchically above the class in question skos:broader ---
caption Verbal description of the class content skos:prefLabel ---
including note Extension of the caption containing verbal examples of the class content (usually a selection of skos:note udc:includingN
important terms that do not appear in the subdivision) ote
application note Instructions for number building, further extension and specification of the class skos:note udc:application
Note
scope note Note explaining the extent and the meaning of a UDC class. Used to resolve disambiguation or skos:scopeNot ---
to distinguish this class from other similar classes e
examples Examples of combination are used to illustrate UDC class building i.e. complex subject skos:example ---
statements
see also reference Indication of conceptual relationship between UDC classes from different hierarchies skos:related ---
<skos:Concept rdf:about="http://udcdata.info/025553">
69,000 records <skos:inScheme rdf:resource="http://udcdata.info/udc-schema"/>
40 Languages <skos:broader rdf:resource="http://udcdata.info/025461"/>
<skos:notation rdf:datatype="http://udcdata.info/UDCnotation">510.6</skos:notation>
<skos:prefLabel xml:lang="en">Mathematical logic</skos:prefLabel>
<skos:prefLabel xml:lang="ja">記号論理学</skos:prefLabel>
<skos:related rdf:resource="http://udcdata.info/000016"/>
http://udcdata.info/ </skos:Concept>
Hideaki Takeda / National Institute of Informatics