在由家用电器，电动汽车和太阳能电池板等各种设备组成的分散家庭能源系统中，最终用户可以更深入地研究该系统的细节，并进一步实现能源可持续性，如果向它们提供了有关电能消耗的数据和设备粒度的生产。但是，该领域中的许多数据库都是从其他域中孤立的，包括仅与能源有关的信息。这可能会导致每个设备能源使用的信息损失（\ textit {例如{例如}天气）。同时，许多这些数据集已在计算建模技术（例如机器学习模型）中广泛使用。尽管这种计算方法仅通过仅专注于数据集的局部视图来实现极高的准确性和性能，但不能保证模型可靠性，因为当考虑到信息遗漏时，此类模型非常容易受到数据输入波动的影响。本文通过在家庭能源系统的基础上检查语义Web方法来解决智能能源系统领域的数据隔离问题。我们提供了一种基于本体的方法，用于在系统中的设备级分辨率下管理分散数据。结果，与每个设备相关的数据的范围可以在整个网络中以可互操作的方式轻松扩展，并且只要根据W3C标准组织数据，就可以从网络中获得其他信息，例如天气。 。

叙事制图是一项学科，研究了故事和地图的交织性质。然而，叙述的传统地理化技术经常遇到几个突出的挑战，包括数据采集和一体化挑战和语义挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了具有知识图表（KGS）的叙事制图的想法。首先，要解决数据采集和集成挑战，我们开发了一组基于KG的地理学工具箱，以允许用户从GISYstem内搜索和检索来自集成跨域知识图中的相关数据以获得来自GISYSTEM的叙述映射。在此工具的帮助下，来自KG的检索数据以GIS格式直接实现，该格式已准备好用于空间分析和映射。两种用例 - 麦哲伦的远征和第二次世界大战 - 被提出展示了这种方法的有效性。与此同时，从这种方法中确定了几个限制，例如数据不完整，语义不相容，以及地理化的语义挑战。对于后面的两个限制，我们为叙事制图提出了一个模块化本体，它将地图内容（地图内容模块）和地理化过程（制图模块）正式化。我们证明，通过代表KGS（本体）中的地图内容和地理化过程，我们可以实现数据可重用性和叙事制图的地图再现性。

各种网络的部署（例如，事物互联网（IOT）和移动网络），数据库（例如，营养表和食品组成数据库）和社交媒体（例如，Instagram和Twitter）产生大量的多型食品数据，这在食品科学和工业中起着关键作用。然而，由于众所周知的数据协调问题，这些多源食品数据显示为信息孤岛，导致难以充分利用这些食物数据。食物知识图表提供了统一和标准化的概念术语及其结构形式的关系，因此可以将食物信息孤单转换为更可重复使用的全球数量数字连接的食物互联网以使各种应用有益。据我们所知，这是食品科学与工业中食品知识图表的第一个全面审查。我们首先提供知识图表的简要介绍，然后主要从食物分类，食品本体到食品知识图表的进展。粮食知识图表的代表性应用将在新的配方开发，食品可追溯性，食物数据可视化，个性化饮食推荐，食品搜索和质询回答，视觉食品对象识别，食品机械智能制造方面来概述。我们还讨论了该领域的未来方向，例如食品供应链系统和人类健康的食品知识图，这应该得到进一步的研究。他们的巨大潜力将吸引更多的研究努力，将食物知识图形应用于食品科学和工业领域。

建筑物的智能和连续调试（SCCX）可能会大大减少设计和运营性能之间的差距。本体论在SCCX中起着重要作用，因为它们促进了机器的数据可读性和推理。为了将其开发和纳入SCCX，需要更好地了解本体。本文批判性地回顾了自2014年以来自2014年以来在SCCX域内建立数据本体的最新研究，通过基于建筑数据类型，一般方法和应用程序对它们进行排序。在大多数现有本体论中，已经考虑了建筑信息建模和建筑管理系统的两个主要领域的数据类型。从现有本体论的批判分析中可以明显看出三个主要应用：（1）关键绩效指标计算，（2）建筑物绩效的改善以及（3）故障检测和诊断。文献综述中发现的关键差距是SCCX的整体本体，并了解应如何评估这种方法。基于这些发现，本研究为未来的必要研究提供了建议，包括：与SCCX相关的数据类型的识别，本体学绩效评估以及创建开源方法。

由于对高效有效的大数据分析解决方案的需求，医疗保健行业中数据分析的合并已取得了重大进展。知识图（KGS）已在该领域证明了效用，并且植根于许多医疗保健应用程序，以提供更好的数据表示和知识推断。但是，由于缺乏代表性的kg施工分类法，该指定领域中的几种现有方法不足和劣等。本文是第一个提供综合分类法和鸟类对医疗kg建筑的眼光的看法。此外，还对与各种医疗保健背景相关的学术工作中最新的技术进行了彻底的检查。这些技术是根据用于知识提取的方法，知识库和来源的类型以及合并评估协议的方法进行了严格评估的。最后，报道和讨论了文献中的一些研究发现和现有问题，为这个充满活力的地区开放了未来研究的视野。

物联网（物联网）正在通过弥合信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的差距来改变行业。机器正在与连接的传感器集成在一起，并通过智能分析应用程序管理，加速了数字化转型和业务运营。将机器学习（ML）带到工业设备是一个进步，旨在促进IT和OT的融合。但是，在工业物联网（IIOT）中开发ML应用程序提出了各种挑战，包括硬件异质性，ML模型的非标准化表示，设备和ML模型兼容性问题以及慢速应用程序开发。在这一领域的成功部署需要深入了解硬件，算法，软件工具和应用程序。因此，本文介绍了一个名为ML应用程序的名为“语义低代码工程”（SELOC-ML），该框架建立在低代码平台上，以利用语义Web技术来支持IIOT的ML应用程序的快速开发。 SELOC-ML使非专家能够轻松地模拟，发现，重复使用和对接ML模型和设备。可以根据匹配结果自动生成项目代码在硬件上部署。开发人员可以从称为食谱的语义应用模板中受益，从而快速原型最终用户应用程序。与工业ML分类案例研究中的传统方法相比，评估证实了至少三倍的工程努力，显示了SELOC-ML的效率和实用性。我们分享代码并欢迎任何贡献。

森林是每个国家的重要资产。当它被摧毁时，它可能会对环境产生负面影响，而森林大火是主要原因之一。火灾天气指数被广泛用于测量火灾危险，并用于发出丛林大火警告。它也可以用来预测应急管理资源的需求。传感器网络在数据收集和处理能力方面已越来越受欢迎，用于医疗，环境监测，家庭自动化等行业的各种应用。语义传感器网络可以收集各种气候情况，例如风速，温度和相对湿度。但是，由于处理传感器生成的数据流涉及的各种问题，估计火灾指数构成了挑战。因此，森林火灾检测的重要性日复一日增加。构建了基础语义传感器网络（SSN）本体，以允许开发人员创建用于计算火灾天气指数的规则，并将数据集转换为资源描述框架（RDF）。这项研究描述了制定计算火灾天气指数的规则所涉及的各个步骤。此外，这项工作提供了一个基于Web的映射接口，以帮助用户可视化随着时间的推移，火灾天气指数的变化。在推论规则的帮助下，它使用SSN本体论设计了决策支持系统，并通过SPARQL查询了它。拟议的消防管理系统根据情况采取行动，支持推理和开放世界的一般语义，然后是所有本体论

Explainable Artificial Intelligence (XAI) is transforming the field of Artificial Intelligence (AI) by enhancing the trust of end-users in machines. As the number of connected devices keeps on growing, the Internet of Things (IoT) market needs to be trustworthy for the end-users. However, existing literature still lacks a systematic and comprehensive survey work on the use of XAI for IoT. To bridge this lacking, in this paper, we address the XAI frameworks with a focus on their characteristics and support for IoT. We illustrate the widely-used XAI services for IoT applications, such as security enhancement, Internet of Medical Things (IoMT), Industrial IoT (IIoT), and Internet of City Things (IoCT). We also suggest the implementation choice of XAI models over IoT systems in these applications with appropriate examples and summarize the key inferences for future works. Moreover, we present the cutting-edge development in edge XAI structures and the support of sixth-generation (6G) communication services for IoT applications, along with key inferences. In a nutshell, this paper constitutes the first holistic compilation on the development of XAI-based frameworks tailored for the demands of future IoT use cases.

数字来源比以往更普遍但有效地使用它们可能是挑战性的。一个核心挑战是数字化来源通常是分布式的，因此强迫研究人员花费时间收集，解释和对齐不同的来源。知识图可以通过提供人类和机器可以查询的单一连接的真理来加速研究。在两个设计 - 测试周期中，我们将四个数据集转换为历史海域域中的四个数据集成知识图。在这些周期期间的重点是创造可持续和可用的方法，可以在其他联系数据转换工作中采用。此外，我们的知识图表可用于海事历史学家和其他感兴趣的用户，以通过统一的门户调查荷兰东印度公司的日常业务。

科学家在寻找最佳的输入资源来解决目标预测任务的最佳输入资源方面的困难是在知识图图图上训练算法的主要障碍之一。除此之外，一个关键的挑战是确定如何操纵（和嵌入）这些数据，这些数据通常以特定的三元组（即主题，谓词，对象）的形式来启用学习过程。在本文中，我们描述了Liveschema倡议，即一个门户，该网关提供了一个服务家庭，可以轻松访问，分析，转换和利用知识图模式，其主要目标是促进这些资源在机器学习用例中的重复使用。作为该计划的早期实施，我们还推进了一个在线目录，该目录依赖于800多个资源，并提供了第一组示例服务。

DBpedia is a community effort to extract structured information from Wikipedia and to make this information available on the Web. DBpedia allows you to ask sophisticated queries against datasets derived from Wikipedia and to link other datasets on the Web to Wikipedia data. We describe the extraction of the DBpedia datasets, and how the resulting information is published on the Web for human-and machine-consumption. We describe some emerging applications from the DBpedia community and show how website authors can facilitate DBpedia content within their sites. Finally, we present the current status of interlinking DBpedia with other open datasets on the Web and outline how DBpedia could serve as a nucleus for an emerging Web of open data.

近年来，数据科学已经显着发展。数据分析和采矿过程成为可用数据集的所有行业的常规。已收集，策划，存储和用于提取知识的大量数据存储库。这变得司空见惯。随后，我们直接从数据或通过给定域中的专家提取大量知识。现在的挑战是如何利用以前因高效决策过程而闻名的所有这些知识。直到最近，通过多年的研究获得的许多知识都存储在静态知识库或本体中，而从数据挖掘研究中获得的更多样化和动态知识并没有集中和始终如一地管理。在这项研究中，我们提出了一个称为基于本体的知识图的新型模型，以代表和存储农作物耕作中数据挖掘的结果（知识），以建立，维护和丰富知识发现过程。提出的模型包括六个主要集合：概念，属性，关系，转换，实例和状态。该模型是动态的，可以随时促进知识的访问，更新和开发。本文还提出了用于处理这种基于知识模型的体系结构。系统体系结构包括知识建模，提取，评估，发布和开发。该系统已被实施并用于农业管理和监测。事实证明，它非常有效，并且有望扩展到其他领域。

背景：获得医疗服务在很大程度上取决于资源分配，例如医疗设施的地理分布。然而，这些数据通常仅限于国家官方文件，不可公开提供。尽管某些医疗设施的数据可以作为网络上的语义资源访问，但它的建模并不一致，并且尚未集成到完整，开放和专业的存储库中。这项工作着重于生成全球医疗设施的全面语义数据集，其中包含有关此类设施地理位置的广泛信息。结果：为此，我们收集，对齐并链接了可能存在医疗设施信息的各种开源数据库。这项工作使我们能够沿着各个方面评估每个数据源，例如完整性，正确性和与其他来源相互联系，当前知识表示技术的所有关键方面。结论：我们的贡献直接受益于生物医学和健康领域（患者，医疗保健专业人员，公司，监管机构和研究人员）的利益相关者，他们现在将更好地概述获得医疗设施的访问和分配。

能源基础架构的数字转换实现了机器学习模型通常支持的新的，数据驱动的应用程序。但是，在现代数据驱动管道中的域特定数据转换，预处理和管理尚待解决。在本文中，我们对能够支持设计功能管理解决方案的通用数据模型进行了首次研究，这些解决方案是开发基于ML的能源应用中最重要的组成部分。我们首先提出了一种针对能源应用的数据模型的分类法，请说明该模型如何支持功能的设计及其后续的专用功能商店的管理。使用短期预测数据集，我们展示了设计更丰富的数据模型和工程性能的功能的好处。最后，我们基准了三个互补功能管理解决方案，包括适合时间序列的开源功能商店。

推荐系统已广泛应用于不同的应用领域，包括能量保存，电子商务，医疗保健，社交媒体等。此类应用需要分析和挖掘大量各种类型的用户数据，包括人口统计，偏好，社会互动等，以便开发准确和精确的推荐系统。此类数据集通常包括敏感信息，但大多数推荐系统专注于模型的准确性和忽略与安全性和用户隐私相关的问题。尽管使用不同的风险减少技术克服这些问题，但它们都没有完全成功，确保了对用户的私人信息的密码安全和保护。为了弥合这一差距，区块链技术作为推动推荐系统中的安全和隐私保存的有希望的策略，不仅是因为其安全性和隐私性突出特征，而且由于其恢复力，适应性，容错和信任特性。本文介绍了涵盖挑战，开放问题和解决方案的基于区块链的推荐系统的整体综述。因此，引入了精心设计的分类，以描述安全和隐私挑战，概述现有框架并在使用区块链之前讨论其应用程序和利益，以指示未来的研究机会。

模型用于软件工程（SE）和人工智能（AI）。 SE模型可以在不同抽象层次的架构中指定架构，并从早期概念化和设计，从软件开发生命周期的各个阶段解决不同的问题，以验证，实施，测试和演化。然而，AI模型可以提供智能能力，例如预测和决策支持。例如，在机器学习（ml）中，这是目前是AI的最受欢迎的子学科，数学模型可能会在观察到的数据中学习有用的模式，并且可以成为能够进行预测。这项工作的目标是通过将在所述社区的模型聚集在一起并提出一种需要ML的智能系统的模型驱动软件开发的整体方法来创建协同作用。我们说明了软件模型如何能够以无缝方式创建和处理ML模型。主要焦点位于事物互联网（物联网）的领域，其中ML和模型驱动的SE都发挥着关键作用。在需要采取有针对性架构的网络物理系统的系统视角下，SE和ML子系统的集成设计环境将最能支持所得系统实现的优化和整体效率。特别是，我们实现了基于INTOMML的CL-Quadrat的所提出的方法，并使用来自物联网域的案例研究以及经验用户评估来验证它。它归还所提出的方法不仅是可行的，而且还可能有助于与IOT连接的智能网络物理系统（CPS）的软件开发的性能飞跃，以及增强的使用者的用户体验建议的建模解决方案。

药物发现和发展是一个复杂和昂贵的过程。正在研究机器学习方法，以帮助提高药物发现管道多个阶段的有效性和速度。其中，使用知识图表（kg）的那些在许多任务中具有承诺，包括药物修复，药物毒性预测和靶基因疾病优先级。在药物发现kg中，包括基因，疾病和药物在内的关键因素被认为是实体，而它们之间的关系表示相互作用。但是，为了构建高质量的KG，需要合适的数据。在这篇综述中，我们详细介绍了适用于构建聚焦KGS的药物发现的公开使用来源。我们的目标是帮助引导机器学习和kg从业者对吸毒者发现领域应用新技术，但是谁可能不熟悉相关的数据来源。通过严格的标准选择数据集，根据包含内部包含的主要信息类型，并基于可以提取的信息来进行分类以构建kg。然后，我们对现有的公共药物发现KGS进行了比较分析，并评估了文献中所选择的激励案例研究。此外，我们还提出了众多和与域及其数据集相关的众多挑战和问题，同时突出了关键的未来研究方向。我们希望本综述将激励KGS在药物发现领域的关键和新兴问题中使用。

智能物联网环境（iiote）由可以协作执行半自动的IOT应用的异构装置，其示例包括高度自动化的制造单元或自主交互收获机器。能量效率是这种边缘环境中的关键，因为它们通常基于由无线和电池运行设备组成的基础设施，例如电子拖拉机，无人机，自动引导车辆（AGV）S和机器人。总能源消耗从多种技术技术汲取贡献，使得能够实现边缘计算和通信，分布式学习以及分布式分区和智能合同。本文提供了本技术的最先进的概述，并说明了它们的功能和性能，特别关注资源，延迟，隐私和能源消耗之间的权衡。最后，本文提供了一种在节能IIOTE和路线图中集成这些能力技术的愿景，以解决开放的研究挑战

如今有大量在线文档数据源。缺乏结构和格式之间的差异是自动​​从中提取信息的主要困难，这也对其使用和重复使用产生负面影响。在生物医学领域中，出现了DISNET平台，以通过大规模的异质来源为研究人员提供资源，以获取人类疾病网络范围的信息。具体来说，在该领域中，不仅提供从不同来源提取的信息，而且提供支持它的证据至关重要。本文提出了Eboca，该本体论描述了（i）生物医学领域概念及其之间的关联，以及（ii）支持这些关联的证据；目的是提供一个模式来改善该领域中的证据和生物医学关联的出版和描述。已成功评估了本体论，以确保没有错误，建模陷阱，并符合先前定义的功能要求。来自文本的一部分和自动关联提取子集的测试数据已根据所提出的本体论进行了转换，以创建可用于实际场景中的知识图，并且还用于评估所述本体论。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。