类似于开放数据计划，数据科学作为社区，不仅启动了分享的举措，而且不仅可以分享整个管道，衍生物，文物等（开放数据科学）。但是，在如何促进分享，转换等方面存在的少数努力。此视觉纸张进一步逐步并提出Kek，这是一个不仅允许共享数据科学管道和共享数据科学管道的开放联合数据科学平台他们的（META）数据还提供了有效搜索的方法，并且在理想情况下，甚至允许以联合方式跨平台组合和定义管道。在这样做时，Kek解决了到目前为止忽视的忽视挑战实际上发现了语义相关的文物，可以组合以实现某个目标。

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。

负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。

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。

Machine Learning for Source Code (ML4Code) is an active research field in which extensive experimentation is needed to discover how to best use source code's richly structured information. With this in mind, we introduce JEMMA, an Extensible Java Dataset for ML4Code Applications, which is a large-scale, diverse, and high-quality dataset targeted at ML4Code. Our goal with JEMMA is to lower the barrier to entry in ML4Code by providing the building blocks to experiment with source code models and tasks. JEMMA comes with a considerable amount of pre-processed information such as metadata, representations (e.g., code tokens, ASTs, graphs), and several properties (e.g., metrics, static analysis results) for 50,000 Java projects from the 50KC dataset, with over 1.2 million classes and over 8 million methods. JEMMA is also extensible allowing users to add new properties and representations to the dataset, and evaluate tasks on them. Thus, JEMMA becomes a workbench that researchers can use to experiment with novel representations and tasks operating on source code. To demonstrate the utility of the dataset, we also report results from two empirical studies on our data, ultimately showing that significant work lies ahead in the design of context-aware source code models that can reason over a broader network of source code entities in a software project, the very task that JEMMA is designed to help with.

自然语言处理（NLP）是一个人工智能领域，它应用信息技术来处理人类语言，在一定程度上理解并在各种应用中使用它。在过去的几年中，该领域已经迅速发展，现在采用了深层神经网络的现代变体来从大型文本语料库中提取相关模式。这项工作的主要目的是调查NLP在药理学领域的最新使用。正如我们的工作所表明的那样，NLP是药理学高度相关的信息提取和处理方法。它已被广泛使用，从智能搜索到成千上万的医疗文件到在社交媒体中找到对抗性药物相互作用的痕迹。我们将覆盖范围分为五个类别，以调查现代NLP方法论，常见的任务，相关的文本数据，知识库和有用的编程库。我们将这五个类别分为适当的子类别，描述其主要属性和想法，并以表格形式进行总结。最终的调查介绍了该领域的全面概述，对从业者和感兴趣的观察者有用。

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。

研究部门在组织中推动创新的重要作用。随着速度和量的信息增长，绘制见解，跟随趋势，保持新的研究以及制定策略的配制策略越来越越来越具有挑战性。在本文中，我们介绍了一个用例，即公司研究界如何利用语义网络技术来诱导从结构化和文本数据中诱导统一的知识图，通过整合与研究项目相关的社区使用的各种应用程序，学术论文，学术论文，数据集，成就和认可。为了使应用程序开发人员更容易访问知识图，我们确定了一组通用模式，用于利用诱导的知识并将其视为API。这些模式是从用户研究中诞生的，这些模式确定了最有价值的用例或用户疼痛点要缓解。我们概述了两个不同的方案：用于业务使用的建议和分析。我们将详细讨论这些方案，并针对实体建议提供经验评估。所使用的方法和从这项工作中学到的教训可以应用于面临类似挑战的其他组织。

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。

全球DataSphere快速增加，预计将达到20251年的175个Zettabytes。但是，大多数内容都是非结构化的，并且无法通过机器可以理解。将此数据构建到知识图中，使得智能应用程序具有诸如深度问题的智能应用，推荐系统，语义搜索等。知识图是一种新兴技术，允许使用内容与上下文一起逻辑推理和揭示新的洞察。因此，它提供了必要的语法和推理语义，使得能够解决复杂的医疗保健，安全，金融机构，经济学和业务问题。作为一项结果，企业正在努力建设和维护知识图表，以支持各种下游应用。手动方法太贵了。自动化方案可以降低建设知识图的成本，高达15-250次。本文批评了最先进的自动化技术，以自主地生成近乎人类的近乎人类的质量。此外，它突出了需要解决的不同研究问题，以提供高质量的知识图表

使用计算笔记本（例如，Jupyter Notebook），数据科学家根据他们的先前经验和外部知识（如在线示例）合理化他们的探索性数据分析（EDA）。对于缺乏关于数据集或问题的具体了解的新手或数据科学家，有效地获得和理解外部信息对于执行EDA至关重要。本文介绍了eDassistant，一个jupyterlab扩展，支持EDA的原位搜索示例笔记本电脑和有用的API的推荐，由搜索结果的新颖交互式可视化供电。代码搜索和推荐是由最先进的机器学习模型启用的，培训在线收集的EDA笔记本电脑的大型语料库。进行用户学习，以调查埃迪卡斯特和数据科学家的当前实践（即，使用外部搜索引擎）。结果证明了埃迪斯坦特的有效性和有用性，与会者赞赏其对EDA的顺利和环境支持。我们还报告了有关代码推荐工具的几种设计意义。

上下文：大数据的有效处理是SQL和NOSQL数据库的一项具有挑战性的任务，在这种数据库中，有效的软件体系结构起着至关重要的作用。 SQL数据库设计用于构建数据和支持垂直可扩展性。相反，水平可伸缩性由NOSQL数据库支持，并且可以有效地处理较大的非结构化数据。可以根据组织的需求选择正确的范式；但是，做出正确的选择通常可能具有挑战性。 SQL和NOSQL数据库遵循不同的体系结构。同样，混合模型之后是NOSQL数据库的每个类别。因此，对于多个云服务提供商（CSP）的云消费者来说，数据移动变得困难。此外，每个云平台IAAS，PAAS，SaaS和DBAAS还监视各种范式。目的：该系统文献综述（SLR）旨在研究与SQL和NOSQL数据库软件体系结构相关的相关文章，并解决各种云平台之间的数据可移植性和互操作性。最新的状态通过观察缩放，性能，可用性，一致性和分片特性，介绍了SQL和NOSQL数据库的许多性能比较研究。根据研究研究，NOSQL数据库设计的结构可以是大数据分析的正确选择，而SQL数据库适合OLTP数据库。研究人员提出了许多与云中数据流动相关的方法。开发了基于平台的API，这使用户的数据移动变得困难。因此，在跨多个CSP的数据移动期间发现了数据可移植性和互操作性问题。为了最大程度地减少开发人员的努力和互操作性，要求统一的API使数据移动在各种云平台之间相对易于访问。

研究过程自动化 - 对科学仪器，计算机，数据存储和其他资源的可靠，高效和可重复执行的可靠，高效和可重复执行，这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务，该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集，流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围（例如，从科学仪器到远程数据中心）和时间范围（从几秒钟到几周），这些Globus自动化服务功能：1）云托管以可靠地执行长期持久的流量，尽管零星的失败，但这些Globus自动化服务功能：1） ; 2）声明性符号和可扩展的异步行动提供商API，用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范； 3）授权授权机制，用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠，可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例

As modern data pipelines continue to collect, produce, and store a variety of data formats, extracting and combining value from traditional and context-rich sources such as strings, text, video, audio, and logs becomes a manual process where such formats are unsuitable for RDBMS. To tap into the dark data, domain experts analyze and extract insights and integrate them into the data repositories. This process can involve out-of-DBMS, ad-hoc analysis, and processing resulting in ETL, engineering effort, and suboptimal performance. While AI systems based on ML models can automate the analysis process, they often further generate context-rich answers. Using multiple sources of truth, for either training the models or in the form of knowledge bases, further exacerbates the problem of consolidating the data of interest. We envision an analytical engine co-optimized with components that enable context-rich analysis. Firstly, as the data from different sources or resulting from model answering cannot be cleaned ahead of time, we propose using online data integration via model-assisted similarity operations. Secondly, we aim for a holistic pipeline cost- and rule-based optimization across relational and model-based operators. Thirdly, with increasingly heterogeneous hardware and equally heterogeneous workloads ranging from traditional relational analytics to generative model inference, we envision a system that just-in-time adapts to the complex analytical query requirements. To solve increasingly complex analytical problems, ML offers attractive solutions that must be combined with traditional analytical processing and benefit from decades of database community research to achieve scalability and performance effortless for the end user.

社交媒体有可能提供有关紧急情况和突然事件的及时信息。但是，在每天发布的数百万帖子中找到相关信息可能很困难，并且开发数据分析项目通常需要时间和技术技能。这项研究提出了一种为分析社交媒体的灵活支持的方法，尤其是在紧急情况下。引入了可以采用社交媒体分析的不同用例，并讨论了从大量帖子中检索信息的挑战。重点是分析社交媒体帖子中包含的图像和文本，以及一组自动数据处理工具，用于过滤，分类和使用人类的方法来支持数据分析师的内容。这种支持包括配置自动化工具的反馈和建议，以及众包收集公民的投入。通过讨论Crowd4SDG H2020欧洲项目中开发的三个案例研究来验证结果。

问答系统被认为是流行且经常有效的信息在网络上寻求信息的手段。在这样的系统中，寻求信息者可以通过自然语言提出问题来获得对他们的查询的简短回应。交互式问题回答是一种最近提出且日益流行的解决方案，它位于问答和对话系统的交集。一方面，用户可以以普通语言提出问题，并找到对她的询问的实际回答；另一方面，如果在初始请求中有多个可能的答复，很少或歧义，则系统可以将问题交通会话延长到对话中。通过允许用户提出更多问题，交互式问题回答使用户能够与系统动态互动并获得更精确的结果。这项调查提供了有关当前文献中普遍存在的交互式提问方法的详细概述。它首先要解释提问系统的基本原理，从而定义新的符号和分类法，以将所有已确定的作品结合在统一框架内。然后，根据提出的方法，评估方法和数据集/应用程序域来介绍和检查有关交互式问题解答系统的审查已发表的工作。我们还描述了围绕社区提出的特定任务和问题的趋势，从而阐明了学者的未来利益。 GitHub页面的综合综合了本文献研究中涵盖的所有主要主题，我们的工作得到了进一步的支持。 https://sisinflab.github.io/interactive-question-answering-systems-survey/

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.

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。

The need for data privacy and security -- enforced through increasingly strict data protection regulations -- renders the use of healthcare data for machine learning difficult. In particular, the transfer of data between different hospitals is often not permissible and thus cross-site pooling of data not an option. The Personal Health Train (PHT) paradigm proposed within the GO-FAIR initiative implements an 'algorithm to the data' paradigm that ensures that distributed data can be accessed for analysis without transferring any sensitive data. We present PHT-meDIC, a productively deployed open-source implementation of the PHT concept. Containerization allows us to easily deploy even complex data analysis pipelines (e.g, genomics, image analysis) across multiple sites in a secure and scalable manner. We discuss the underlying technological concepts, security models, and governance processes. The implementation has been successfully applied to distributed analyses of large-scale data, including applications of deep neural networks to medical image data.

The number of scientific publications continues to rise exponentially, especially in Computer Science (CS). However, current solutions to analyze those publications restrict access behind a paywall, offer no features for visual analysis, limit access to their data, only focus on niches or sub-fields, and/or are not flexible and modular enough to be transferred to other datasets. In this thesis, we conduct a scientometric analysis to uncover the implicit patterns hidden in CS metadata and to determine the state of CS research. Specifically, we investigate trends of the quantity, impact, and topics for authors, venues, document types (conferences vs. journals), and fields of study (compared to, e.g., medicine). To achieve this we introduce the CS-Insights system, an interactive web application to analyze CS publications with various dashboards, filters, and visualizations. The data underlying this system is the DBLP Discovery Dataset (D3), which contains metadata from 5 million CS publications. Both D3 and CS-Insights are open-access, and CS-Insights can be easily adapted to other datasets in the future. The most interesting findings of our scientometric analysis include that i) there has been a stark increase in publications, authors, and venues in the last two decades, ii) many authors only recently joined the field, iii) the most cited authors and venues focus on computer vision and pattern recognition, while the most productive prefer engineering-related topics, iv) the preference of researchers to publish in conferences over journals dwindles, v) on average, journal articles receive twice as many citations compared to conference papers, but the contrast is much smaller for the most cited conferences and journals, and vi) journals also get more citations in all other investigated fields of study, while only CS and engineering publish more in conferences than journals.