人类与机器增强科学发现

2016年8月10日

加入Mark Museen(斯坦福),Janice Kranz和Stephan Schür. (迈阿密大学)为 CDD’s Q3 Town Hall Webinar, “人类与机器增强科学发现”

网络研讨会语义网斯坦福迈阿密

我们看到了“大数据”到处:医疗保健,商业,体育,交通管制,生物学,药物发现。 “幕后的幕后”工具启用大数据的力量 - 搜索,共享,可视化,查询,分析 - 是语义Web(AKA'Web 3.0')[1]。由语义网络带来的主要进步是将互联网上的数据和元数据视为知识的一个巨大图。而不是使用语义网络,数据库将更自然地连接到另一个(隐私阻止开放性)的更自然地连接到另一个人的知识岛屿。

我们都不喜欢重新发明轮子。我们所有人都喜欢发现我们的工作如何与他人的工作联系 - 这是科学方法的基础,建立在别人的结果上。应用语义Web元数据允许一个人的工作包含在这个更广泛的竞技场中 - (a)是否直接将结果存入诸如Pubchem,(b)的储存库中,包括出版物中的元数据(这变得越来越普遍,如果不是一些期刊),或(c)将其纳入存储在一个组织中的数据中,因此您的数据不会丢失,内部同事(当前和未来)可以找到并使用它。语义网络在这里,它正在扩展,因此我们更好地了解更多信息,所以我们不会留下!

CDD正在开发工具(生物测定表达),以便轻松分配语义注释以进行测定。为了鼓励和开明科学家越来越多的语义网络注释,我们赞助了这个城镇厅网络研讨会,以解决这样的问题:

  • onlogies是什么控制的词汇不能?
  • 这些项目的各种语义Web组件是什么样的项目,如NIH的“照亮可用于可用的Genome”(IDG),“大数据到知识”(BD2K)和“基于集成网络蜂窝签名库”(LINCs)?
  • 我为什么要关心我只是在努力工作'小数据'(即,我自己的小型实验)?
  • 我是否需要成为数据科学家,将语义Web属性集成到我的数据或报告中?
  • 随着公众的数量(和语义征管)科学数据的增长,科学工作如何变得更容易,更难,或者只是不同?

[1] Tim Berners-Lee在科学的美国文章中创造的术语( http://www.scientificamerican.com/article/the-semantic-web/ )2001年描述可以由机器处理的数据网络。


现在注册 for this 人类与机器增强科学发现 Webinar!

日期:

  • 2016年9月21日星期三
  • 上午10:00(美国太平洋),下午1:00(美国东部),下午6:00(GMT)

发言者:

mark_musen_100x100.   janice_kranz-100x100   Stephan_schrer_100x100.

  • 标记musen.,生物医学信息学教授和生物医学数据科学,生物医学信息学研究主任 - 斯坦福大学
  • Janice Kranz.,顾问,CDD倡导者
  • StephanSchürer.,迈阿密计算科学中心药理和药物发现主任副教授 - 迈阿密大学

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还要感谢 研究数据联盟.


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