İÇERİK SUNUMU – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
İÇERİK SUNUMU
OntoContext ile diğer ontoloji tanımlama dilleri ve editörleri arasındaki en göze çarpan fark iki yönlüdür.
• Hem ontoloji tanımlama diline hem de aracın kendisine yansıyan çeşitli bakış açıları, bakış açıları, doğal diller vb. açısından kavram göreliliğinin desteği.
• Büyük ölçekli ontolojilerin çok çeşitli son kullanıcılar tarafından etkinleştirilmesi ve paylaşılması için, kavram göreliliğini yansıtan, işbirliğine dayalı bir platform ve veri tabanına dayalı bir yaklaşım olarak işlev görme.
Relativizme Göre Kavramlaştırma
OntoContext, bir ontoloji içindeki göreliliği ve perspektifi iki şekilde ele alır:
1) kavramların temsilini doğal dil, organizasyon birimlerinin rolleri vb. gibi belirli kullanıcı ortamlarına sınırlamak gibi bir ontoloji dış bağlamı ve
2) kavramların, iş kurallarının ve bunların tanımlarının, üzerinde anlaşmaya varılmış bir ontolojide bile geçerli hale geldiği koşulların veya kısıtlamaların ifade edilmesini sağlayan bir ontoloji iç bağlamı.
Bir ontoloji iç bağlamının örnekleri şu şekilde verilmiştir:
• belirli koşullar altında özelliklerin, değer alanlarının veya sınıflandırma hiyerarşilerinin geçerliliğinin değerlendirilmesi,
• gerekli ve yeterli koşullar arasındaki ayrıma göre örneklerin sınıflara üyeliğinin tanımı,
• örneklerin sınıflara üyeliği için yüzdelerin tanımı,
• prototipler ve yerleşik özellikler arasındaki ayrıma göre sınıfların tanımı ve
• aynı ontoloji açıklama ad alanı içinde aynı adı birden fazla kullanarak kavramların adlandırılması (benzersiz ad varsayımı yok).
Büyük ölçekli ontolojilerin veri tabanına dayalı kullanılabilirliği ve yönetimi söz konusu olduğunda, bu, çok kullanıcılı ortamlarda uygulanabilirliklerini ve kullanımlarını güçlendirir ve çeşitli kullanıcı toplulukları arasında yazma veya düzenleme olanaklarının uygulanmasını ve koordinasyonunu sağlar, iş bilgisinin sorgulanması ve paylaşılmasına ek olarak.
İnsan-bilgisayar etkileşim olanakları söz konusu olduğunda, bunlar bir grafik kullanıcı arabirimi tarafından ele alınmaktadır.
• bilgiye dayalı formalizm ve kavramlardan muaftır,
• Birden fazla doğal dilde iş bilgisi ile etkileşimi sağlar,
• ontoloji dış bağlamına göre belirli kullanıcı ortamlarına uyarlamayı sağlar ve
• yukarıda belirtildiği gibi ontoloji iç bağlam konularının sunumunu sağlar.
Proje sunumu örneği
10 dakikalık sunum Örnekleri
5 dakikalık sunum Örnekleri
Sunum örnekleri PDF
etkili sunum teknikleri – pdf
Hazır sunumlar
PowerPoint sunum örnekleri
TÜBİTAK proje sunum örnekleri ppt
Araç Tanımı ve Mimarisi
Yukarıda açıklanan kavram görelilik sorunları, bir ontoloji geliştirme aracı olan OntoContext aracına yansıtılmıştır. Ancak, bir ontoloji geliştirme aracı olarak OntoContext ile diğer araçlar arasındaki olağanüstü fark vardır.
a) insan-bilgisayar etkileşimi ve
b) işbirliği mekanizması,
her ikisi de kavramsal göreciliğin dil özelliklerini yansıtır.
Bu nedenle, araç şunları sağlar:
1) uygulama alanı semantiğinin bilgi mühendisleri yerine acemi kullanıcılar tarafından belirtilmesi ve tanımlanması, yani bilgi formalizminden bağımsızdır,
2) farklı bakış açılarına ve kültürel farklılıklara, örneğin doğal dillere saygı göstererek uygulama alanı semantiğinin belirlenmesi ve tanımlanması,
3) organizasyon birimleri arasında ve organizasyon süreçleri arasında daha iyi koordinasyon ve işbirliği için bağlamsallaştırılmış uygulama alanı semantiğinin sorgulanması ve paylaşılması,
4) organizasyon ve süreç bilgisinin paylaşımı ve değişimi yoluyla ortak yönlerin yakınsaması ve
5) anlamsal Web için önerildiği gibi RDF, OWL ve benzeri dillerdeki ontolojileri dışa veya içe aktarma.
Bu özellikler, kalıcılık, bakım ve sorgulama ihtiyaçları için veritabanı güdümlü bir gerçekleştirmeye dayanan aracın mimari sorunları ile ve aynı zamanda akıllı bir insan-bilgisayar etkileşim mekanizmasının altında yatan çıkarım hizmetleri tarafından desteklenir. hem sorgulama hem de ontoloji belirtimi için son kullanıcıya rehberlik etme ihtiyaçları.
Karşılaştırmalar
Bunu söyledikten sonra, büyük farklılıkları ortaya çıkarmak için yazarın bildiği kadarıyla diğer ontoloji geliştirme araçlarına başvurmaya değer. Aşağıdaki tablo, yukarıda açıklandığı gibi, işbirliğini ve göreciliği etkinleştirmeye göre bazı konularla ilgili olarak bu ontoloji geliştirme araçlarına genel bir bakış sunmaktadır.
Belirtildiği gibi, mevcut ontoloji geliştirme araçlarının çoğu işbirliğini desteklememektedir. Tek kullanıcılı araçlar olmaları amaçlanmıştır ve işbirliği yalnızca ontoloji açıklama dosyalarının değiş tokuşu yoluyla etkinleştirilir (görünümlerin paylaşılması ve ontolojilerin sorgulanması için veri tabanı yoktur).
Bu araçların hiçbirinin, işbirliğine dayalı olanlar bile, farklı doğal diller, bakış açıları ve kullanıcı ayarları söz konusu olduğunda göreciliği desteklemediği de belirtilmektedir.
Göreliliğe göre kavramsallaştırma konularının çoğu, gerçek dünya uygulamalarında büyük ve küçük ölçekli projelerde denenmiştir. Özellikle, akıllı sorgulama ve semantik veri toplama formları ile kavram tabanlı arama mekanizmaları, tıbbi kılavuzları sorgulamak, bir İsviçre ile ilgili olarak birden fazla veri tabanı koleksiyonunu toplamak ve sorgulamak için İkinci Görüş (Karar Destek) Sistemi için uygulanmıştır. Akut miyokard enfarktüsleri için klinik deneyler ve çalışmalar için ve mayın temizleme faaliyetlerinden toplanan verilerin sorgulanması için ulusal kayıt alınır.
Tüm bu uygulama ayarlarında, temel ontolojiden gelen kavramların kullanıcıyla sınırlı geçerliliği ve ilgili kısıtlamaların uygulanması nedeniyle dış görelilik uygulanmıştır. İçsel görelilik, birbirine bağlı kavramların geçerliliği, kavram tanımının o anki durumuyla ilgili olacak şekilde, kavram açıklamalarının mevcut durumları nedeniyle uygulanmıştır. Bu, anlamsal veri toplama formlarında kapsamlı bir şekilde uygulanmıştır.
Bununla birlikte, sınıflar açısından slot veya değer kısıtlamalarını ele alan OWL gibi diğer ontoloji tanımlama dillerinde bulunanların ötesindeki koşullara ve kısıtlamalara göre kavram açıklamaları yapmak için, daha genel bir kısıtlama şemasının detaylandırılması ve bir ontoloji açıklaması içinde ele alınması gerekir. dil. Bu, sınıf veya örnek tanımlarına, uyarlanabilir değer alanlarına vb. getirilen kısıtlamalarla başa çıkar.
Ayrıca, ontoloji belirtimi ve sorgulama için işbirlikçi bir ortamda, kısıtlamaların, büyük ölçekli ontoloji geliştirmede tutarlı kalmaları için birinci sınıf vatandaşlar olarak ele alınması gerekir. Ayrıca, akıl yürütme sırasında çoklu bakış açılarının ve farklı doğal dillerin yerleştirilmesinin verimli bir şekilde ele alınması gerekir.
Organizasyon içi ve organizasyonlar arası bilgi alışverişi ve süreçlerin koordinasyonu yoluyla bir organizasyonun değerini arttırmanın önemi geçmişte birçok kez vurgulanmıştır. Ancak böyle bir süreçte BT’nin katkısı ve kullanımı, teknolojik avantajlara ve bilgi teknolojisinin yaygın kullanımına rağmen oldukça sınırlı kalmıştır.
Ontoloji destekli semantik teknolojiler, iş ortamlarına ve ortamlarına değer katmayı vaat ediyor. Özellikle, bilgi temelli formalizmlerin ekstrapolasyonuna vurgu yapan ve tüm birimler veya kullanıcı toplulukları arasında bazı ortak görüşler sağlayan ontoloji geliştirme araçları son zamanlarda ortaya çıkmıştır.
Bununla birlikte, büyük ölçekli ontoloji geliştirme çabaları ile giderek artan ağ bağlantılı bir dünyadaki iş ortamları, tek bir ortak görüşle uğraşmak yerine anlamsal heterojenliğin ve kültürel çeşitliliğin ontolojiler içinde yer almasına yönelik düşünmeyi zorlar.
İşbirliğine dayalı iş ortamlarında kullanıcının doğal dilinden bağımsız olarak farklı bakış açılarının ve bakış açılarının paylaşılması, bilgi alışverişini ve süreçlerin ve verilerin daha iyi anlaşılmasını sağlayacaktır.
10 dakikalık sunum Örnekleri 5 dakikalık sunum Örnekleri etkili sunum teknikleri - pdf Hazır sunumlar PowerPoint sunum Örnekleri Proje sunumu örneği Sunum örnekleri PDF TÜBİTAK proje sunum örnekleri ppt