UnBBayes is a probabilistic network framework written in Java. It has both a GUI and an API with inference, sampling, learning and evaluation. It supports BN, ID, MSBN, OOBN, HBN, MEBN/PR-OWL, structure, parameter and incremental learning.
The overview is presented through a slides potpourri from different presentations the Artificial Intelligence Group (GIA) from University of Brasilia (UnB) has given since 1999. It covers BN, ID, MSBN, UnBBayes Server, and MEBN.
This presentation was given by Rommel Carvalho when he started his PhD at George Mason University on the Friday seminar called Krypton (http://krypton.c4i.gmu.edu/).
This document discusses network virus protection and prevention. It begins by defining a network virus and how they spread through networks by exploiting vulnerabilities. It notes that network viruses can quickly degrade network performance and disable devices. The document outlines types of network viruses like email worms and file sharing worms. It lists organizations and groups that are vulnerable to network viruses. It then discusses symptoms of virus attacks. The remainder covers protection methods like host-based and network-based antivirus software and firewalls. It stresses the importance of prevention and the virus removal process.
The document discusses enabling interactive hybrid television with HbbTV. It provides an overview of the challenges of interactive television and why a standard is needed. It then describes what HbbTV is, how it works, its building blocks, applications, and evolution. The document also discusses the adoption and success of HbbTV.
UnBBayes is a probabilistic network framework written in Java. It has both a GUI and an API with inference, sampling, learning and evaluation. It supports BN, ID, MSBN, OOBN, HBN, MEBN/PR-OWL, structure, parameter and incremental learning.
This presentation talks about UnBBayes version 4.0.0, which is the first version that supports plugins. In it we present the major concepts behind this Plugin Framework, features and benefits, applications, some sample plugins, specification, extension points, and availability.
This presentation was given by Shou Matsumoto from the University of Brasilia in Brazil via web conference to PhD students at George Mason University in the US on the Friday seminar called Krypton (http://krypton.c4i.gmu.edu/).
Probabilistic Ontology: Representation and Modeling MethodologyRommel Carvalho
Oral Defense of Doctoral Dissertation
Volgenau School of Engineering, George Mason University
Rommel Novaes Carvalho
Bachelor of Science, University of Brasília, Brazil, 2003
Master of Science, University of Brasília, Brazil, 2008
Probabilistic Ontology: Representation and Modeling Methodology
Tuesday, June 28, 2011, 2:00pm -- 4:00pm
Nguyen Engineering Building, Room 4705
Committee
Kathryn Laskey, Chair
Paulo Costa
Kuo-Chu Chang
David Schum
Larry Kerschberg
Fabio Cozman
Abstract
The past few years have witnessed an increasingly mature body of research on the Semantic Web (SW), with new standards being developed and more complex problems being addressed. As complexity increases in SW applications, so does the need for principled means to cope with uncertainty in SW applications. Several approaches addressing uncertainty representation and reasoning in the SW have emerged. Among these is Probabilistic Web Ontology Language (PR-OWL), which provides Web Ontology Language (OWL) constructs for representing Multi-Entity Bayesian Network (MEBN) theories. However, there are several important ways in which the initial version PR-OWL 1.0 fails to achieve full compatibility with OWL. Furthermore, although there is an emerging literature on ontology engineering, little guidance is available on the construction of probabilistic ontologies.
This research proposes a new syntax and semantics, defined as PR-OWL 2.0, which improves compatibility between PR-OWL and OWL in two important respects. First, PR-OWL 2.0 follows the approach suggested by Poole et al. to formalizing the association between random variables from probabilistic theories with the individuals, classes and properties from ontological languages such as OWL. Second, PR-OWL 2.0 allows values of random variables to range over OWL datatypes.
To address the lack of support for probabilistic ontology engineering, this research describes a new methodology for modeling probabilistic ontologies called Uncertainty Modeling Process for Semantic Technologies (UMP-ST). To better explain the methodology and to verify that it can be applied to different scenarios, this dissertation presents step-by-step constructions of two different probabilistic ontologies. One is used for identifying frauds in public procurements in Brazil and the other is used for identifying terrorist threats in the maritime domain. Both use cases demonstrate the advantages of PR-OWL 2.0 over its predecessor.
UnBBayes-PRM - On Implementing Probabilistic Relational ModelsRommel Carvalho
UnBBayes is a probabilistic network framework written in Java. It has both a GUI and an API with inference, sampling, learning and evaluation. It supports BN, ID, MSBN, OOBN, HBN, MEBN/PR-OWL, PRM, structure, parameter and incremental learning.
This presentation talks about UnBBayes-PRM, a plugin for UnBBayes that has a simple implementation of Probabilistic Relational Models.
This presentation was given by Shou Matsumoto from the University of Brasilia in Brazil via web conference to PhD students at George Mason University in the US on the Friday seminar called Krypton (http://krypton.c4i.gmu.edu/) in October 29, 2010.
Brasília, Brazil's capital city, has been called "the only true hope for the nation [of Brazil]," the "brain of all high-minded national decisions", and "a ceremonial slum infested with Volkswagens." We'll discuss Brasília's famous architecture, its utopian city planning, and how it relates to the rest of Brazil and to its citizens.
From the Un-Distinguished Lecture Series (http://ws.cs.ubc.ca/~udls/). The talk was given Oct. 17, 2008.
The document summarizes the first Brazilian national survey on cycling conducted in 2015. Over 5,000 cyclists were interviewed across 10 major cities. The survey aimed to understand cyclist demographics, motivations for cycling, and challenges to increasing cycling rates. Key findings included diversity in cyclist profiles, with most citing low costs, practicality and safety as motivations. Improving cycling infrastructure was seen as critical to increasing frequency. The organizers plan to expand the survey to 35 cities in 2017 and publish results in a scientific book.
The document summarizes the planning and design of Brasilia, the capital city of Brazil. It describes how Brasilia was intentionally planned inland to serve as the capital, with the goal of national unity and regional development. The plan featured a cross-shaped layout with separate zones and extensive green space. However, issues arose with high housing costs, inefficient transit, and displacement of poor residents to distant satellite towns.
This document discusses network virus protection and prevention. It begins by defining a network virus and how they spread through networks by exploiting vulnerabilities. It notes that network viruses can quickly degrade network performance and disable devices. The document outlines types of network viruses like email worms and file sharing worms. It lists organizations and groups that are vulnerable to network viruses. It then discusses symptoms of virus attacks. The remainder covers protection methods like host-based and network-based antivirus software and firewalls. It stresses the importance of prevention and the virus removal process.
The document discusses enabling interactive hybrid television with HbbTV. It provides an overview of the challenges of interactive television and why a standard is needed. It then describes what HbbTV is, how it works, its building blocks, applications, and evolution. The document also discusses the adoption and success of HbbTV.
UnBBayes is a probabilistic network framework written in Java. It has both a GUI and an API with inference, sampling, learning and evaluation. It supports BN, ID, MSBN, OOBN, HBN, MEBN/PR-OWL, structure, parameter and incremental learning.
This presentation talks about UnBBayes version 4.0.0, which is the first version that supports plugins. In it we present the major concepts behind this Plugin Framework, features and benefits, applications, some sample plugins, specification, extension points, and availability.
This presentation was given by Shou Matsumoto from the University of Brasilia in Brazil via web conference to PhD students at George Mason University in the US on the Friday seminar called Krypton (http://krypton.c4i.gmu.edu/).
Probabilistic Ontology: Representation and Modeling MethodologyRommel Carvalho
Oral Defense of Doctoral Dissertation
Volgenau School of Engineering, George Mason University
Rommel Novaes Carvalho
Bachelor of Science, University of Brasília, Brazil, 2003
Master of Science, University of Brasília, Brazil, 2008
Probabilistic Ontology: Representation and Modeling Methodology
Tuesday, June 28, 2011, 2:00pm -- 4:00pm
Nguyen Engineering Building, Room 4705
Committee
Kathryn Laskey, Chair
Paulo Costa
Kuo-Chu Chang
David Schum
Larry Kerschberg
Fabio Cozman
Abstract
The past few years have witnessed an increasingly mature body of research on the Semantic Web (SW), with new standards being developed and more complex problems being addressed. As complexity increases in SW applications, so does the need for principled means to cope with uncertainty in SW applications. Several approaches addressing uncertainty representation and reasoning in the SW have emerged. Among these is Probabilistic Web Ontology Language (PR-OWL), which provides Web Ontology Language (OWL) constructs for representing Multi-Entity Bayesian Network (MEBN) theories. However, there are several important ways in which the initial version PR-OWL 1.0 fails to achieve full compatibility with OWL. Furthermore, although there is an emerging literature on ontology engineering, little guidance is available on the construction of probabilistic ontologies.
This research proposes a new syntax and semantics, defined as PR-OWL 2.0, which improves compatibility between PR-OWL and OWL in two important respects. First, PR-OWL 2.0 follows the approach suggested by Poole et al. to formalizing the association between random variables from probabilistic theories with the individuals, classes and properties from ontological languages such as OWL. Second, PR-OWL 2.0 allows values of random variables to range over OWL datatypes.
To address the lack of support for probabilistic ontology engineering, this research describes a new methodology for modeling probabilistic ontologies called Uncertainty Modeling Process for Semantic Technologies (UMP-ST). To better explain the methodology and to verify that it can be applied to different scenarios, this dissertation presents step-by-step constructions of two different probabilistic ontologies. One is used for identifying frauds in public procurements in Brazil and the other is used for identifying terrorist threats in the maritime domain. Both use cases demonstrate the advantages of PR-OWL 2.0 over its predecessor.
UnBBayes-PRM - On Implementing Probabilistic Relational ModelsRommel Carvalho
UnBBayes is a probabilistic network framework written in Java. It has both a GUI and an API with inference, sampling, learning and evaluation. It supports BN, ID, MSBN, OOBN, HBN, MEBN/PR-OWL, PRM, structure, parameter and incremental learning.
This presentation talks about UnBBayes-PRM, a plugin for UnBBayes that has a simple implementation of Probabilistic Relational Models.
This presentation was given by Shou Matsumoto from the University of Brasilia in Brazil via web conference to PhD students at George Mason University in the US on the Friday seminar called Krypton (http://krypton.c4i.gmu.edu/) in October 29, 2010.
Brasília, Brazil's capital city, has been called "the only true hope for the nation [of Brazil]," the "brain of all high-minded national decisions", and "a ceremonial slum infested with Volkswagens." We'll discuss Brasília's famous architecture, its utopian city planning, and how it relates to the rest of Brazil and to its citizens.
From the Un-Distinguished Lecture Series (http://ws.cs.ubc.ca/~udls/). The talk was given Oct. 17, 2008.
The document summarizes the first Brazilian national survey on cycling conducted in 2015. Over 5,000 cyclists were interviewed across 10 major cities. The survey aimed to understand cyclist demographics, motivations for cycling, and challenges to increasing cycling rates. Key findings included diversity in cyclist profiles, with most citing low costs, practicality and safety as motivations. Improving cycling infrastructure was seen as critical to increasing frequency. The organizers plan to expand the survey to 35 cities in 2017 and publish results in a scientific book.
The document summarizes the planning and design of Brasilia, the capital city of Brazil. It describes how Brasilia was intentionally planned inland to serve as the capital, with the goal of national unity and regional development. The plan featured a cross-shaped layout with separate zones and extensive green space. However, issues arose with high housing costs, inefficient transit, and displacement of poor residents to distant satellite towns.
Ouvidoria de Balcão vs Ouvidoria Digital: Desafios na Era Big DataRommel Carvalho
Apresentação realizada no dia 14/03/2017 por Rommel N. Carvalho na Semana de Ouvidoria e Acesso à Informação de 2017, organizada pela CGU.
YouTube: https://youtu.be/vNMtULu5X1c?t=3h20m24s
Como transformar servidores em cientistas de dados e diminuir a distância ent...Rommel Carvalho
Palestra ministrada pelo Dr. Rommel Novaes Carvalho, Coordenador-Geral do Observatório da Despesa Pública e Professor do Mestrado Profissional em Computação Aplicada da UnB.
Evento: Brasil 100% Digital: Integração e transparência a serviço da sociedade
Website: http://www.brasildigital.gov.br/
Data: 10/11/2016
Vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=3WYQlPR-RLw&feature=youtu.be&t=2h4m44s
Proposta de Modelo de Classificação de Riscos de Contratos PúblicosRommel Carvalho
O documento propõe três modelos para avaliar o risco de contratos públicos: 1) um modelo de aprendizagem supervisionada para classificar o risco de fornecedores com base em variáveis como doações políticas e histórico de punições; 2) um segundo modelo para classificar o risco de contratos com base em aspectos como competitividade e complexidade; 3) um modelo multicritério para selecionar casos de auditoria com base no risco do contrato, risco da empresa, e questões logísticas.
Categorização de achados em auditorias de TI com modelos supervisionados e nã...Rommel Carvalho
Palestra ministrada pela Patrícia Maia no 2o Seminário sobre Análise de Dados na Administração Pública @ http://www.brasildigital.gov.br/
Resumo: O trabalho consistiu na aplicação de técnicas de mineração de textos para identificação dos principais assuntos abordados nas auditorias dos últimos cinco anos. Foram utilizadas duas abordagens: a abordagem supervisionada aplicando classificação de textos com o algoritmo Random Forest e a abordagem não supervisionada através da técnica de modelagem de tópicos Latent Dirichlet Allocation (LDA). O projeto piloto foi validado com as constatações de TI e está agora sendo estendido a constatações relacionadas a outros temas. O objetivo é permitir catalogar o histórico de constatações emitidas e categorizar automaticamente novos registros. Com isso, os servidores poderão recuperar situações semelhantes para aplicação em novos trabalhos ou, ainda, tratar problemas recorrentes de forma estruturante. Além disso a mesma lógica pode ser usada para gerar conhecimento a partir de outros tipos de texto: pedidos com base na Lei de Acesso à Informações, manifestações do e-OUV, processos analisados pela CRG, notícias de interesse do órgão, etc.
Palestrante: Patrícia Maia - Ministério da Transparência, Fiscalização e Controle
Currículo: Possui mestrado em Computação Aplicada pela Universidade de Brasília (UNB), especialização em Modelagem de Processos e Engenharia de Requisitos pela Universidade Federal do Rio Grande do SUL (UFRGS) e graduação em Tecnologia da Informação. Tem experiência profissional nas áreas de mineração de textos, ETL, banco de dados e controle governamental. Trabalha atualmente no Ministério da Transparência, Fiscalização e Controle (MTFC), exercendo suas atividades na Diretoria de Pesquisas e Informações Estratégicas.
Mapeamento de risco de corrupção na administração pública federalRommel Carvalho
O documento descreve um projeto do governo brasileiro para mapear o risco de corrupção na administração pública federal através da análise e mineração de dados sobre servidores públicos e unidades governamentais. O projeto usa técnicas avançadas de aprendizado de máquina e análise estatística de grandes conjuntos de dados para gerar indicadores confiáveis de risco de corrupção. O objetivo final é fornecer uma ferramenta estratégica para prevenir e combater a corrupção de forma proativa.
1) O Observatório da Despesa Pública utiliza técnicas de ciência de dados para identificar riscos de fraude e irregularidades nos gastos públicos e apoiar a tomada de decisão dos gestores públicos.
2) Projetos como o Mapa de Risco de Fornecedores, a Análise Preventiva de Contratações e a Triagem Automática de Denúncias usam análises preditivas para prevenir situações de risco.
3) O Banco de Preços da APF permite pesquisas de mercado e identificação de sobrepreços nos contratos
Aplicação de técnicas de mineração de textos para classificação automática de...Rommel Carvalho
O uso de classificação automática de textos tem se tornado cada vez mais comum nos últimos anos. Contudo, ao se trabalhar com classificação em larga escala, a complexidade aumenta consideravelmente. Foi realizado um estudo de caso, aplicado à triagem de denúncias na Controladoria Geral da União, utilizando uma grande quantidade de categorias a serem classificadas. A solução proposta empregou aprendizagem de máquina e classificação multilabel. Essas técnicas tiveram como objetivo a construção de um modelo capaz de solucionar adversidades inerentes a este contexto, apresentando ganhos significativos
Patrícia Helena Maia Alves de Andrade - Controladoria-Geral da União
Analista de Finanças e Controle da CGU, atuando na área de mineração de textos e análise de dados, na Diretoria de Pesquisa e Informações Estratégicas. Atualmente está finalizando o Mestrado Profissional em Computação Aplicada na Universidade de Brasília
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federaisRommel Carvalho
O documento discute o uso de aprendizado de máquina para analisar a relação entre filiação partidária e risco de corrupção entre servidores públicos federais brasileiros. Os dados mostraram uma correlação positiva entre filiação partidária e casos de corrupção. Um modelo de floresta aleatória obteve os melhores resultados, identificando variáveis-chave como tempo de filiação e motivo de cancelamento.
Uso de mineração de dados e textos para cálculo de preços de referência em co...Rommel Carvalho
Uma das grandes responsabilidades da CGU é identificar as compras do governo com valores diferentes dos praticados pelo mercado. Dessa forma, é possível mensurar o grau de eficiência das compras realizadas pelos órgãos governamentais. Essa informação é útil tanto para o auditor, que é responsável por fiscalizar o uso dos recursos públicos, como para o gestor, que pode melhorar seus processos observando as melhores práticas de outras unidades do governo. Dada a enorme quantidade e a diversidade das compras realizadas pelo Governo, essa análise se torna praticamente inviável sem a ajuda de algum mecanismo automatizado. No entanto, para que essa análise automatizada seja possível, é preciso ter antes de tudo, uma base de dados com os preços médios, ou de referência, para cada produto que se deseja analisar. Apesar de todas as compras do Governo Federal serem inseridas em um sistema único e centralizado, as informações armazenadas não são detalhadas e estruturadas o suficiente para se calcular esses preços de referência.
Essa palestra apresenta a metodologia desenvolvida na CGU, baseada em técnicas de mineração de dados, para extrair as informações necessárias desse sistema centralizado de forma a possibilitar o cálculo de preços de referência para produtos comprados pelo Governo Federal. Além disso, são apresentadas também algumas análises feitas com base no banco de preços criado a partir dessa metodologia de forma a enfatizar sua importância para a melhoria da gestão dos recursos públicos.
Rommel Novaes Carvalho - Controladoria-Geral da União
Coordenador-Geral do Observatório da Despesa Pública da CGU (http://www.cgu.gov.br/assuntos/informacoes-estrategicas/observatorio-da-despesa-publica), realizou seu PhD e Pós-Doc na George Mason University, EUA, na área de Inteligência Artificial, Web Semântica e Mineração de Dados e também é professor do Mestrado Profissional em Computação Aplicada da UnB
Detecção preventiva de fracionamento de comprasRommel Carvalho
O documento descreve um estudo sobre a detecção preventiva de fracionamento de compras no Brasil usando redes bayesianas. O estudo utilizou dados de compras do governo para criar um modelo capaz de identificar possíveis fracionamentos. Após a preparação dos dados, diferentes algoritmos de modelagem foram testados e avaliados, resultando em um modelo com alta acurácia e capacidade de classificação. O modelo foi implantado para alertar sobre possíveis fracionamentos em novas compras governamentais.
Identificação automática de tipos de pedidos mais frequentes da LAIRommel Carvalho
O documento descreve um método para identificar automaticamente os tipos de pedidos mais frequentes na Lei de Acesso à Informação (LAI) brasileira através da análise de tópicos em mais de 300 mil pedidos usando o modelo Latent Dirichlet Allocation (LDA). O método identificou vários tópicos comuns, incluindo pedidos sobre o Banco Central do Brasil (BACEN) e sobre concursos públicos. O processo levou cerca de 10 horas para analisar os 300 mil pedidos.
BMAW 2014 - Using Bayesian Networks to Identify and Prevent Split Purchases i...Rommel Carvalho
Presentation given by Rommel N. Carvalho at the 11th Bayesian Modeling Applications Workshop (BMAW 2014) at the 30th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2014) in July 27, 2014, Quebec City, Quebec, Canada. This was a joint work between the Research and Strategic Information Directorate from Brazil's Office of the Comptroller General and the Department of Computer Science from the University of Brasília.
Talk: https://www.youtube.com/watch?v=UVOsztdSQ3A
Paper: http://seor.gmu.edu/~klaskey/BMAW2014/BMAW2014_papers/bmaw2014_paper_6.pdf
Title: Using Bayesian Networks to Identify and Prevent Split Purchases in Brazil.
Abstract: To cope with society's demand for transparency and corruption prevention, the Brazilian Office of the Comptroller General (CGU) has carried out a number of actions, including: awareness campaigns aimed at the private sector; campaigns to educate the public; research initiatives; and regular inspections and audits of municipalities and states. Although CGU has collected information from various different sources - Revenue Agency, Federal Police, and others -, going through all the data in order to find suspicious transactions has proven to be really challenging. In this paper, we present a Data Mining study applied on real data - government purchases - for finding transactions that might become irregular before they are considered as such in order to act proactively. Moreover, we compare the performance of various Bayesian Network (BN) learning algorithms with different parameters in order to fine tune the learned models and improve their performance. The best result was obtained using the Tree Augmented Network (TAN) algorithm and oversampling the minority class in order to balance the data set. Using a 10-fold cross-validation, the model correctly classified all split purchases, it obtained a ROC area of .999, and its accuracy was 99.197%.
Presentation given by Rommel N. Carvalho at the 9th International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web at the 12th International Semantic Web Conference in October 21, 2013, Sydney, Australia. This was a joint work between the Research and Strategic Information Directorate from Brazil's Office of the Comptroller General and the Department of Computer Science from the University of Brasília.
Title: A GUI for MLN.
Abstract: This paper focuses on the incorporation of the Markov Logic Network (MLN) formalism as a plug-in for UnBBayes, a Java framework for probabilistic reasoning based on graphical models. MLN is a formalism for probabilistic reasoning which combines the capacity of dealing with uncertainty tolerating imperfections and contradictory knowledge based a Markov Network (MN) with the expressiveness of First Order Logic. A MLN provides a compact language for specifying very large MNs and the ability to incorporate, in modular form, large domain of knowledge (expressed in First Order Logic sentences) inside itself. A Graphical User Interface for the software Tuffy was implemented into UnBBayes to facilitate the creation, and inference of MLN models. Tuffy is a Java open source MLN engine.
Presentation given by Rommel N. Carvalho at the 9th International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web at the 12th International Semantic Web Conference in October 21, 2013, Sydney, Australia. This was a joint work between the Research and Strategic Information Directorate from Brazil's Office of the Comptroller General and the Department of Computer Science from the University of Brasília.
Title: UMP-ST plug-in: a tool for documenting, maintaining, and evolving probabilistic ontologies.
Abstract: Although several languages have been proposed for dealing with uncertainty in the Semantic Web (SW), almost no support has been given to ontological engineers on how to create such probabilistic ontologies (PO). This task of modeling POs has proven to be extremely difficult and hard to replicate. This paper presents the first tool in the world to implement a process which guides users in modeling POs, the Uncertainty Modeling Process for Semantic Technologies (UMP-ST). The tool solves three main problems: the complexity in creating POs; the difficulty in maintaining and evolving existing POs; and the lack of a centralized tool for documenting POs. Besides presenting the tool, which is implemented as a plug-in for UnBBayes, this papers also presents how the UMP-ST plug-in could have been used to build the Probabilistic Ontology for Procurement Fraud Detection and Prevention in Brazil, a proof-of-concept use case created as part of a research project at the Brazilian Office of the Comptroller General (CGU).
Integração do Portal da Copa @ Comissão CMA do Senado FederalRommel Carvalho
Apresentação preparada por Rommel N. Carvalho e apresentada pela Diretora de Sistemas e Informações da Controladoria-Geral da União (CGU), Tatiana Z. Panisset, na reunião da Comissão de Meio Ambiente, Defesa do Consumidor e Fiscalização e Controle (CMA) do Senado Federal (SF). A reunião teve como foco o debate da unificação da entrada de dados dos Portais de Transparência da Copa de 2014 do SF (www.copatransparente.gov.br) e da CGU (http://transparencia.gov.br/copa2014). Mais informações sobre a reunião em http://goo.gl/KCBD6.
As alternativas apresentadas foram discutidas e deliberadas pela CMA com aprovação da colaboração oficial entre o poder Legislativo e o poder Executivo para executar a integração da entrada de dados dos respectivos portais da copa do mundo. Notícias sobre essa colaboração podem ser encontradas em goo.gl/N8cbr, goo.gl/RVMGd, goo.gl/Ze3uJ, goo.gl/6o7BZ e goo.gl/C1CFv.
Título:
O que é e como usar dados abertos governamentais
Resumo:
A Web Semântica visa associar os dados disponibilizados na Web aos seus significados de forma a possibilitar que esses dados sejam compreensíveis tanto por humanos quanto por máquinas. Isso permitirá que tarefas, antes realizadas apenas por humanos, possam agora ser delegadas a máquinas. Técnicas de Web Semântica têm se difundido com o significativo aumento no número de aplicações que fazem uso de ontologias e semântica através de tecnologias como RDF, OWL, dentre outras, e as várias iniciativas espalhadas pelo mundo referente à disponibilização de dados abertos, em especial, de dados abertos governamentais. Dados abertos governamentais são definidos pela W3C – Consórcio da Web, como “a publicação e disseminação na Web de dados gerados pelo Setor Público, compartilhados em formato bruto e aberto, compreensíveis logicamente, de modo a permitir sua reutilização em aplicações digitais desenvolvidas pela sociedade”. O objetivo dessa palestra é apresentar os principais conceitos que norteiam as diversas iniciativas de dados abertos governamentais, a situação atual dessa iniciativa no Brasil, os benefícios que essa iniciativa traz para a sociedade como o uso desses dados abertos para contribuir com a melhoria e transparência da gestão pública.
Palestrante:
Dr. Rommel Novaes Carvalho, Ph.D
Postdoctoral Research Associate – C4I Center @ GMU
Analista de Finanças e Controle – CGU
http://mason.gmu.edu/~rcarvalh
CV resumido:
Rommel Novaes Carvalho é bacharel em Ciência da Computação e Mestre em Informática pela Universidade de Brasília, e doutor em Engenharia de Sistemas e Pesquisa Operacional pela Universidade George Mason, Estados Unidos. Pesquisador em Inteligência Artificial (IA) e membro do Grupo de Pesquisa em Inteligência Artificial da Universidade de Brasília (GIA). Suas áreas de interesse abrangem representação e raciocínio com incerteza na Web Semântica usando inferência bayesiana, mineração de dados, e engenharia de software. Desenvolvedor Java certificado, com experiência em implementação de sistemas de redes probabilísticas, sendo o arquiteto principal do projeto UnBBayes – Framework para raciocino probabilístico, em desenvolvimento pelo GIA desde 2000. Em seu doutorado propôs e implementou a versão 2 para o PR-OWL – Probabilistic OWL, para permitir o reuso de ontologias determinísticas existentes, sua interoperabilidade com ontologias probabilísticas representadas em PR-OWL, e raciocínio misto ontológico e probabilístico. Desde 2005 trabalha na Controladoria-Geral da União como especialista em Tecnologia da Informação. Em 2011, tornou-se pesquisador associado de Pós-Doutorado na George Mason University.
Modeling a Probabilistic Ontology for Maritime Domain AwarenessRommel Carvalho
The document describes developing a probabilistic ontology for maritime domain awareness. It aims to develop an ontology capable of reasoning with evidence from different domains to provide situational awareness. It discusses ontologies, probabilistic ontologies, and using the Probabilistic Web Ontology Language and other techniques. It also presents an uncertainty modeling process and incremental methodology for modeling the probabilistic ontology, including modeling cycles with goals, queries, evidence and assumptions.
SWRL-F - A Fuzzy Logic Extension of the Semantic Web Rule LanguageRommel Carvalho
Presentation given by Tomasz Wlodarczyk at the 6th Uncertainty Reasoning for the Semantic Web Workshop at the 9th International Semantic Web Conference in 2010.
Paper: SWRL-F - A Fuzzy Logic Extension of the Semantic Web Rule Language
Abstract: Enhancing Semantic Web technologies with an ability to express uncertainty and imprecision is widely discussed topic. While SWRL can provide additional expressivity to OWL-based ontologies, it does not provide any way to handle uncertainty or imprecision. We introduce an extension of SWRL called SWRL-F that is based on SWRL rule language and uses SWRL's strong semantic foundation as its formal underpinning. We extend it with a SWRL-F ontology to enable fuzzy reasoning in the rule base. The resulting language provides small but powerful set of fuzzy operations that do not introduce inconsistencies in the host ontology.
Default Logics for Plausible Reasoning with Controversial AxiomsRommel Carvalho
Presentation given by Thomas Scharrenbach at the 6th Uncertainty Reasoning for the Semantic Web Workshop at the 9th International Semantic Web Conference in 2010.
Paper: Default Logics for Plausible Reasoning with Controversial Axioms
Abstract: Using a variant of Lehmann's Default Logics and Probabilistic Description Logics we recently presented a framework that invalidates those unwanted inferences that cause concept unsatisfiability without the need to remove explicitly stated axioms. The solutions of this methods were shown to outperform classical ontology repair w.r.t. the number of inferences invalidated. However, conflicts may still exist in the knowledge base and can make reasoning ambiguous. Furthermore, solutions with a minimal number of inferences invalidated do not necessarily minimize the number of conflicts. In this paper we provide an overview over finding solutions that have a minimal number of conflicts while invalidating as few inferences as possible. Specifically, we propose to evaluate solutions w.r.t. the quantity of information they convey by recurring to the notion of entropy and discuss a possible approach towards computing the entropy w.r.t. an ABox.
Tractability of the Crisp Representations of Tractable Fuzzy Description LogicsRommel Carvalho
Presentation given by Fernando Bobillo at the 6th Uncertainty Reasoning for the Semantic Web Workshop at the 9th International Semantic Web Conference in 2010.
Paper: Tractability of the Crisp Representations of Tractable Fuzzy Description Logics
Abstract: An important line of research within the field of fuzzy DLs is the computation of an equivalent crisp representation of a fuzzy ontology. In this short paper, we discuss the relation between tractable fuzzy DLs and tractable crisp representations. This relation heavily depends on the family of fuzzy operators considered.
Strategies for Effective Upskilling is a presentation by Chinwendu Peace in a Your Skill Boost Masterclass organisation by the Excellence Foundation for South Sudan on 08th and 09th June 2024 from 1 PM to 3 PM on each day.
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Ouvidoria de Balcão vs Ouvidoria Digital: Desafios na Era Big DataRommel Carvalho
Apresentação realizada no dia 14/03/2017 por Rommel N. Carvalho na Semana de Ouvidoria e Acesso à Informação de 2017, organizada pela CGU.
YouTube: https://youtu.be/vNMtULu5X1c?t=3h20m24s
Como transformar servidores em cientistas de dados e diminuir a distância ent...Rommel Carvalho
Palestra ministrada pelo Dr. Rommel Novaes Carvalho, Coordenador-Geral do Observatório da Despesa Pública e Professor do Mestrado Profissional em Computação Aplicada da UnB.
Evento: Brasil 100% Digital: Integração e transparência a serviço da sociedade
Website: http://www.brasildigital.gov.br/
Data: 10/11/2016
Vídeo: https://www.youtube.com/watch?v=3WYQlPR-RLw&feature=youtu.be&t=2h4m44s
Proposta de Modelo de Classificação de Riscos de Contratos PúblicosRommel Carvalho
O documento propõe três modelos para avaliar o risco de contratos públicos: 1) um modelo de aprendizagem supervisionada para classificar o risco de fornecedores com base em variáveis como doações políticas e histórico de punições; 2) um segundo modelo para classificar o risco de contratos com base em aspectos como competitividade e complexidade; 3) um modelo multicritério para selecionar casos de auditoria com base no risco do contrato, risco da empresa, e questões logísticas.
Categorização de achados em auditorias de TI com modelos supervisionados e nã...Rommel Carvalho
Palestra ministrada pela Patrícia Maia no 2o Seminário sobre Análise de Dados na Administração Pública @ http://www.brasildigital.gov.br/
Resumo: O trabalho consistiu na aplicação de técnicas de mineração de textos para identificação dos principais assuntos abordados nas auditorias dos últimos cinco anos. Foram utilizadas duas abordagens: a abordagem supervisionada aplicando classificação de textos com o algoritmo Random Forest e a abordagem não supervisionada através da técnica de modelagem de tópicos Latent Dirichlet Allocation (LDA). O projeto piloto foi validado com as constatações de TI e está agora sendo estendido a constatações relacionadas a outros temas. O objetivo é permitir catalogar o histórico de constatações emitidas e categorizar automaticamente novos registros. Com isso, os servidores poderão recuperar situações semelhantes para aplicação em novos trabalhos ou, ainda, tratar problemas recorrentes de forma estruturante. Além disso a mesma lógica pode ser usada para gerar conhecimento a partir de outros tipos de texto: pedidos com base na Lei de Acesso à Informações, manifestações do e-OUV, processos analisados pela CRG, notícias de interesse do órgão, etc.
Palestrante: Patrícia Maia - Ministério da Transparência, Fiscalização e Controle
Currículo: Possui mestrado em Computação Aplicada pela Universidade de Brasília (UNB), especialização em Modelagem de Processos e Engenharia de Requisitos pela Universidade Federal do Rio Grande do SUL (UFRGS) e graduação em Tecnologia da Informação. Tem experiência profissional nas áreas de mineração de textos, ETL, banco de dados e controle governamental. Trabalha atualmente no Ministério da Transparência, Fiscalização e Controle (MTFC), exercendo suas atividades na Diretoria de Pesquisas e Informações Estratégicas.
Mapeamento de risco de corrupção na administração pública federalRommel Carvalho
O documento descreve um projeto do governo brasileiro para mapear o risco de corrupção na administração pública federal através da análise e mineração de dados sobre servidores públicos e unidades governamentais. O projeto usa técnicas avançadas de aprendizado de máquina e análise estatística de grandes conjuntos de dados para gerar indicadores confiáveis de risco de corrupção. O objetivo final é fornecer uma ferramenta estratégica para prevenir e combater a corrupção de forma proativa.
1) O Observatório da Despesa Pública utiliza técnicas de ciência de dados para identificar riscos de fraude e irregularidades nos gastos públicos e apoiar a tomada de decisão dos gestores públicos.
2) Projetos como o Mapa de Risco de Fornecedores, a Análise Preventiva de Contratações e a Triagem Automática de Denúncias usam análises preditivas para prevenir situações de risco.
3) O Banco de Preços da APF permite pesquisas de mercado e identificação de sobrepreços nos contratos
Aplicação de técnicas de mineração de textos para classificação automática de...Rommel Carvalho
O uso de classificação automática de textos tem se tornado cada vez mais comum nos últimos anos. Contudo, ao se trabalhar com classificação em larga escala, a complexidade aumenta consideravelmente. Foi realizado um estudo de caso, aplicado à triagem de denúncias na Controladoria Geral da União, utilizando uma grande quantidade de categorias a serem classificadas. A solução proposta empregou aprendizagem de máquina e classificação multilabel. Essas técnicas tiveram como objetivo a construção de um modelo capaz de solucionar adversidades inerentes a este contexto, apresentando ganhos significativos
Patrícia Helena Maia Alves de Andrade - Controladoria-Geral da União
Analista de Finanças e Controle da CGU, atuando na área de mineração de textos e análise de dados, na Diretoria de Pesquisa e Informações Estratégicas. Atualmente está finalizando o Mestrado Profissional em Computação Aplicada na Universidade de Brasília
Filiação partidária e risco de corrupção de servidores públicos federaisRommel Carvalho
O documento discute o uso de aprendizado de máquina para analisar a relação entre filiação partidária e risco de corrupção entre servidores públicos federais brasileiros. Os dados mostraram uma correlação positiva entre filiação partidária e casos de corrupção. Um modelo de floresta aleatória obteve os melhores resultados, identificando variáveis-chave como tempo de filiação e motivo de cancelamento.
Uso de mineração de dados e textos para cálculo de preços de referência em co...Rommel Carvalho
Uma das grandes responsabilidades da CGU é identificar as compras do governo com valores diferentes dos praticados pelo mercado. Dessa forma, é possível mensurar o grau de eficiência das compras realizadas pelos órgãos governamentais. Essa informação é útil tanto para o auditor, que é responsável por fiscalizar o uso dos recursos públicos, como para o gestor, que pode melhorar seus processos observando as melhores práticas de outras unidades do governo. Dada a enorme quantidade e a diversidade das compras realizadas pelo Governo, essa análise se torna praticamente inviável sem a ajuda de algum mecanismo automatizado. No entanto, para que essa análise automatizada seja possível, é preciso ter antes de tudo, uma base de dados com os preços médios, ou de referência, para cada produto que se deseja analisar. Apesar de todas as compras do Governo Federal serem inseridas em um sistema único e centralizado, as informações armazenadas não são detalhadas e estruturadas o suficiente para se calcular esses preços de referência.
Essa palestra apresenta a metodologia desenvolvida na CGU, baseada em técnicas de mineração de dados, para extrair as informações necessárias desse sistema centralizado de forma a possibilitar o cálculo de preços de referência para produtos comprados pelo Governo Federal. Além disso, são apresentadas também algumas análises feitas com base no banco de preços criado a partir dessa metodologia de forma a enfatizar sua importância para a melhoria da gestão dos recursos públicos.
Rommel Novaes Carvalho - Controladoria-Geral da União
Coordenador-Geral do Observatório da Despesa Pública da CGU (http://www.cgu.gov.br/assuntos/informacoes-estrategicas/observatorio-da-despesa-publica), realizou seu PhD e Pós-Doc na George Mason University, EUA, na área de Inteligência Artificial, Web Semântica e Mineração de Dados e também é professor do Mestrado Profissional em Computação Aplicada da UnB
Detecção preventiva de fracionamento de comprasRommel Carvalho
O documento descreve um estudo sobre a detecção preventiva de fracionamento de compras no Brasil usando redes bayesianas. O estudo utilizou dados de compras do governo para criar um modelo capaz de identificar possíveis fracionamentos. Após a preparação dos dados, diferentes algoritmos de modelagem foram testados e avaliados, resultando em um modelo com alta acurácia e capacidade de classificação. O modelo foi implantado para alertar sobre possíveis fracionamentos em novas compras governamentais.
Identificação automática de tipos de pedidos mais frequentes da LAIRommel Carvalho
O documento descreve um método para identificar automaticamente os tipos de pedidos mais frequentes na Lei de Acesso à Informação (LAI) brasileira através da análise de tópicos em mais de 300 mil pedidos usando o modelo Latent Dirichlet Allocation (LDA). O método identificou vários tópicos comuns, incluindo pedidos sobre o Banco Central do Brasil (BACEN) e sobre concursos públicos. O processo levou cerca de 10 horas para analisar os 300 mil pedidos.
BMAW 2014 - Using Bayesian Networks to Identify and Prevent Split Purchases i...Rommel Carvalho
Presentation given by Rommel N. Carvalho at the 11th Bayesian Modeling Applications Workshop (BMAW 2014) at the 30th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2014) in July 27, 2014, Quebec City, Quebec, Canada. This was a joint work between the Research and Strategic Information Directorate from Brazil's Office of the Comptroller General and the Department of Computer Science from the University of Brasília.
Talk: https://www.youtube.com/watch?v=UVOsztdSQ3A
Paper: http://seor.gmu.edu/~klaskey/BMAW2014/BMAW2014_papers/bmaw2014_paper_6.pdf
Title: Using Bayesian Networks to Identify and Prevent Split Purchases in Brazil.
Abstract: To cope with society's demand for transparency and corruption prevention, the Brazilian Office of the Comptroller General (CGU) has carried out a number of actions, including: awareness campaigns aimed at the private sector; campaigns to educate the public; research initiatives; and regular inspections and audits of municipalities and states. Although CGU has collected information from various different sources - Revenue Agency, Federal Police, and others -, going through all the data in order to find suspicious transactions has proven to be really challenging. In this paper, we present a Data Mining study applied on real data - government purchases - for finding transactions that might become irregular before they are considered as such in order to act proactively. Moreover, we compare the performance of various Bayesian Network (BN) learning algorithms with different parameters in order to fine tune the learned models and improve their performance. The best result was obtained using the Tree Augmented Network (TAN) algorithm and oversampling the minority class in order to balance the data set. Using a 10-fold cross-validation, the model correctly classified all split purchases, it obtained a ROC area of .999, and its accuracy was 99.197%.
Presentation given by Rommel N. Carvalho at the 9th International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web at the 12th International Semantic Web Conference in October 21, 2013, Sydney, Australia. This was a joint work between the Research and Strategic Information Directorate from Brazil's Office of the Comptroller General and the Department of Computer Science from the University of Brasília.
Title: A GUI for MLN.
Abstract: This paper focuses on the incorporation of the Markov Logic Network (MLN) formalism as a plug-in for UnBBayes, a Java framework for probabilistic reasoning based on graphical models. MLN is a formalism for probabilistic reasoning which combines the capacity of dealing with uncertainty tolerating imperfections and contradictory knowledge based a Markov Network (MN) with the expressiveness of First Order Logic. A MLN provides a compact language for specifying very large MNs and the ability to incorporate, in modular form, large domain of knowledge (expressed in First Order Logic sentences) inside itself. A Graphical User Interface for the software Tuffy was implemented into UnBBayes to facilitate the creation, and inference of MLN models. Tuffy is a Java open source MLN engine.
Presentation given by Rommel N. Carvalho at the 9th International Workshop on Uncertainty Reasoning for the Semantic Web at the 12th International Semantic Web Conference in October 21, 2013, Sydney, Australia. This was a joint work between the Research and Strategic Information Directorate from Brazil's Office of the Comptroller General and the Department of Computer Science from the University of Brasília.
Title: UMP-ST plug-in: a tool for documenting, maintaining, and evolving probabilistic ontologies.
Abstract: Although several languages have been proposed for dealing with uncertainty in the Semantic Web (SW), almost no support has been given to ontological engineers on how to create such probabilistic ontologies (PO). This task of modeling POs has proven to be extremely difficult and hard to replicate. This paper presents the first tool in the world to implement a process which guides users in modeling POs, the Uncertainty Modeling Process for Semantic Technologies (UMP-ST). The tool solves three main problems: the complexity in creating POs; the difficulty in maintaining and evolving existing POs; and the lack of a centralized tool for documenting POs. Besides presenting the tool, which is implemented as a plug-in for UnBBayes, this papers also presents how the UMP-ST plug-in could have been used to build the Probabilistic Ontology for Procurement Fraud Detection and Prevention in Brazil, a proof-of-concept use case created as part of a research project at the Brazilian Office of the Comptroller General (CGU).
Integração do Portal da Copa @ Comissão CMA do Senado FederalRommel Carvalho
Apresentação preparada por Rommel N. Carvalho e apresentada pela Diretora de Sistemas e Informações da Controladoria-Geral da União (CGU), Tatiana Z. Panisset, na reunião da Comissão de Meio Ambiente, Defesa do Consumidor e Fiscalização e Controle (CMA) do Senado Federal (SF). A reunião teve como foco o debate da unificação da entrada de dados dos Portais de Transparência da Copa de 2014 do SF (www.copatransparente.gov.br) e da CGU (http://transparencia.gov.br/copa2014). Mais informações sobre a reunião em http://goo.gl/KCBD6.
As alternativas apresentadas foram discutidas e deliberadas pela CMA com aprovação da colaboração oficial entre o poder Legislativo e o poder Executivo para executar a integração da entrada de dados dos respectivos portais da copa do mundo. Notícias sobre essa colaboração podem ser encontradas em goo.gl/N8cbr, goo.gl/RVMGd, goo.gl/Ze3uJ, goo.gl/6o7BZ e goo.gl/C1CFv.
Título:
O que é e como usar dados abertos governamentais
Resumo:
A Web Semântica visa associar os dados disponibilizados na Web aos seus significados de forma a possibilitar que esses dados sejam compreensíveis tanto por humanos quanto por máquinas. Isso permitirá que tarefas, antes realizadas apenas por humanos, possam agora ser delegadas a máquinas. Técnicas de Web Semântica têm se difundido com o significativo aumento no número de aplicações que fazem uso de ontologias e semântica através de tecnologias como RDF, OWL, dentre outras, e as várias iniciativas espalhadas pelo mundo referente à disponibilização de dados abertos, em especial, de dados abertos governamentais. Dados abertos governamentais são definidos pela W3C – Consórcio da Web, como “a publicação e disseminação na Web de dados gerados pelo Setor Público, compartilhados em formato bruto e aberto, compreensíveis logicamente, de modo a permitir sua reutilização em aplicações digitais desenvolvidas pela sociedade”. O objetivo dessa palestra é apresentar os principais conceitos que norteiam as diversas iniciativas de dados abertos governamentais, a situação atual dessa iniciativa no Brasil, os benefícios que essa iniciativa traz para a sociedade como o uso desses dados abertos para contribuir com a melhoria e transparência da gestão pública.
Palestrante:
Dr. Rommel Novaes Carvalho, Ph.D
Postdoctoral Research Associate – C4I Center @ GMU
Analista de Finanças e Controle – CGU
http://mason.gmu.edu/~rcarvalh
CV resumido:
Rommel Novaes Carvalho é bacharel em Ciência da Computação e Mestre em Informática pela Universidade de Brasília, e doutor em Engenharia de Sistemas e Pesquisa Operacional pela Universidade George Mason, Estados Unidos. Pesquisador em Inteligência Artificial (IA) e membro do Grupo de Pesquisa em Inteligência Artificial da Universidade de Brasília (GIA). Suas áreas de interesse abrangem representação e raciocínio com incerteza na Web Semântica usando inferência bayesiana, mineração de dados, e engenharia de software. Desenvolvedor Java certificado, com experiência em implementação de sistemas de redes probabilísticas, sendo o arquiteto principal do projeto UnBBayes – Framework para raciocino probabilístico, em desenvolvimento pelo GIA desde 2000. Em seu doutorado propôs e implementou a versão 2 para o PR-OWL – Probabilistic OWL, para permitir o reuso de ontologias determinísticas existentes, sua interoperabilidade com ontologias probabilísticas representadas em PR-OWL, e raciocínio misto ontológico e probabilístico. Desde 2005 trabalha na Controladoria-Geral da União como especialista em Tecnologia da Informação. Em 2011, tornou-se pesquisador associado de Pós-Doutorado na George Mason University.
Modeling a Probabilistic Ontology for Maritime Domain AwarenessRommel Carvalho
The document describes developing a probabilistic ontology for maritime domain awareness. It aims to develop an ontology capable of reasoning with evidence from different domains to provide situational awareness. It discusses ontologies, probabilistic ontologies, and using the Probabilistic Web Ontology Language and other techniques. It also presents an uncertainty modeling process and incremental methodology for modeling the probabilistic ontology, including modeling cycles with goals, queries, evidence and assumptions.
SWRL-F - A Fuzzy Logic Extension of the Semantic Web Rule LanguageRommel Carvalho
Presentation given by Tomasz Wlodarczyk at the 6th Uncertainty Reasoning for the Semantic Web Workshop at the 9th International Semantic Web Conference in 2010.
Paper: SWRL-F - A Fuzzy Logic Extension of the Semantic Web Rule Language
Abstract: Enhancing Semantic Web technologies with an ability to express uncertainty and imprecision is widely discussed topic. While SWRL can provide additional expressivity to OWL-based ontologies, it does not provide any way to handle uncertainty or imprecision. We introduce an extension of SWRL called SWRL-F that is based on SWRL rule language and uses SWRL's strong semantic foundation as its formal underpinning. We extend it with a SWRL-F ontology to enable fuzzy reasoning in the rule base. The resulting language provides small but powerful set of fuzzy operations that do not introduce inconsistencies in the host ontology.
Default Logics for Plausible Reasoning with Controversial AxiomsRommel Carvalho
Presentation given by Thomas Scharrenbach at the 6th Uncertainty Reasoning for the Semantic Web Workshop at the 9th International Semantic Web Conference in 2010.
Paper: Default Logics for Plausible Reasoning with Controversial Axioms
Abstract: Using a variant of Lehmann's Default Logics and Probabilistic Description Logics we recently presented a framework that invalidates those unwanted inferences that cause concept unsatisfiability without the need to remove explicitly stated axioms. The solutions of this methods were shown to outperform classical ontology repair w.r.t. the number of inferences invalidated. However, conflicts may still exist in the knowledge base and can make reasoning ambiguous. Furthermore, solutions with a minimal number of inferences invalidated do not necessarily minimize the number of conflicts. In this paper we provide an overview over finding solutions that have a minimal number of conflicts while invalidating as few inferences as possible. Specifically, we propose to evaluate solutions w.r.t. the quantity of information they convey by recurring to the notion of entropy and discuss a possible approach towards computing the entropy w.r.t. an ABox.
Tractability of the Crisp Representations of Tractable Fuzzy Description LogicsRommel Carvalho
Presentation given by Fernando Bobillo at the 6th Uncertainty Reasoning for the Semantic Web Workshop at the 9th International Semantic Web Conference in 2010.
Paper: Tractability of the Crisp Representations of Tractable Fuzzy Description Logics
Abstract: An important line of research within the field of fuzzy DLs is the computation of an equivalent crisp representation of a fuzzy ontology. In this short paper, we discuss the relation between tractable fuzzy DLs and tractable crisp representations. This relation heavily depends on the family of fuzzy operators considered.
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