Automated Knowledge(자동화된 지식)란 무엇입니까?
Automated Knowledge 자동화된 지식 - PURPOSE To investigate the impact of automated knowledge-based planning (KBP) on real-world clinical workflow efficiency, assess whether manual refinement of KBP plans improves plan quality across multiple disease sites, and develop a data-driven method to periodically improve KBP automated planning routines. [1] PURPOSE To evaluate whether automated knowledge-based planning (KBP) is (a) non-inferior to human-driven planning across multiple disease sites and (b) systematically impacts dosimetric plan quality and variability. [2] Therefore, our objectives in this study were as follows: (1) determine the feasibility of using automated knowledge-based planning as an objective tool to generate dosimetric parameters for contour evaluation, (2) evaluate the correlation between geometric indices and dosimetric endpoints, and (3) report the dosimetric impact of multiple observations of head and neck target and organ-at-risk (OAR) volumes contoured by resident physicians. [3] Specifically, we present an automated knowledge-sharing forensic platform that automatically suggests forensic artifact schemas, derived from case data, but does not include any sensitive data in the final (shared) schema. [4] In particular, maintenance management approaches nowadays are more and more transformed to (semi-) automated knowledge-based decision support systems. [5] To estimate dose to small bowel, radiation plans were created on both empty and full bladder CT scans using an automated knowledge-based planning modeling program. [6] Automated knowledge-based treatment plans were used. [7]목적 자동화된 지식 기반 계획(KBP)이 실제 임상 워크플로 효율성에 미치는 영향을 조사하기 위해 KBP 계획을 수동으로 구체화하여 여러 질병 사이트에서 계획 품질을 개선하는지 평가하고 KBP 자동화 계획 루틴을 주기적으로 개선하기 위한 데이터 기반 방법을 개발합니다. . [1] 목적 자동화된 지식 기반 계획(KBP)이 (a) 여러 질병 부위에 걸쳐 인간 주도 계획보다 열등하지 않고 (b) 선량계측 계획 품질 및 변동성에 체계적으로 영향을 미치는지 여부를 평가합니다. [2] 따라서 이 연구의 목적은 (1) 등고선 평가를 위한 선량계측 매개변수를 생성하기 위한 객관적 도구로서 자동화된 지식 기반 계획을 사용하는 가능성을 결정하고, (2) 기하학적 지표와 선량계측 끝점 간의 상관 관계를 평가하고, (3) 상주 의사가 윤곽을 잡은 두경부 표적 및 위험 장기(OAR) 부피에 대한 다중 관찰의 선량계측 영향을 보고합니다. [3] 특히 사례 데이터에서 파생된 포렌식 아티팩트 스키마를 자동으로 제안하지만 최종(공유) 스키마에는 민감한 데이터를 포함하지 않는 자동화된 지식 공유 포렌식 플랫폼을 제시합니다. [4] 특히, 오늘날 유지 관리 접근 방식은 (반)자동화된 지식 기반 의사 결정 지원 시스템으로 점점 더 변형되고 있습니다. [5] 소장 선량을 추정하기 위해 자동화된 지식 기반 계획 모델링 프로그램을 사용하여 빈 CT 스캔과 전체 방광 CT 스캔 모두에서 방사선 계획이 작성되었습니다. [6] 자동화된 지식 기반 치료 계획이 사용되었습니다. [7]
Source Automated Knowledge 소스 자동화 지식
This paper proposes an end-to-end approach to generate a Malware Knowledge Graph called MalKG, the first open-source automated knowledge graph for malware threat intelligence. [1] This paper proposes a system to generate a Malware Knowledge Graph called MalKG, the first open-source automated knowledge graph for malware threat intelligence. [2]이 논문은 악성코드 위협 인텔리전스를 위한 최초의 오픈 소스 자동화 지식 그래프인 MalKG라는 악성코드 지식 그래프를 생성하기 위한 종단 간 접근 방식을 제안합니다. [1] 본 논문에서는 악성코드 위협 인텔리전스를 위한 최초의 오픈소스 자동화 지식 그래프인 MalKG라는 악성코드 지식 그래프를 생성하는 시스템을 제안한다. [2]
automated knowledge extraction 자동화된 지식 추출
Early‐phase results show a high potential for automated knowledge extraction. [1] Large, well-annotated corpora have been associated with punctuated advances in MR methodology and automated knowledge extraction systems in the same way that ImageNet4 was fundamental for developing machine vision techniques. [2] A Natural Language Processing (NLP) pipeline for automated knowledge extraction retrieved key biological evidences that were joined into an interactive mechanistic graphical model representing the chain of immune events induced by mRNA vaccines administration. [3] In the current era, research on automated knowledge extraction from Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) images is growing rapidly. [4] In this paper, we present MIDAS, a system that harnesses the results of automated knowledge extraction pipelines to repair the bottleneck in industrial knowledge creation and augmentation processes. [5] It uses automated knowledge extraction methods to analyze each of the collected postings and stores the extracted metadata for later analyses. [6]초기 단계 결과는 자동화된 지식 추출에 대한 높은 잠재력을 보여줍니다. [1] 크고 주석이 잘 달린 말뭉치는 ImageNet4가 머신 비전 기술 개발에 기본이었던 것과 같은 방식으로 MR 방법론 및 자동화된 지식 추출 시스템의 구두점 발전과 관련이 있습니다. [2] 자동화된 지식 추출을 위한 자연어 처리(NLP) 파이프라인은 mRNA 백신 투여에 의해 유도된 면역 이벤트의 사슬을 나타내는 대화형 기계론적 그래픽 모델에 결합된 주요 생물학적 증거를 검색했습니다. [3] 최근에는 만성폐쇄성폐질환(COPD) 영상에서 지식을 자동 추출하는 연구가 빠르게 증가하고 있다. [4] 본 논문에서는 자동화된 지식 추출 파이프라인의 결과를 활용하여 산업 지식 생성 및 보강 프로세스의 병목 현상을 복구하는 시스템인 MIDAS를 제시합니다. [5] 자동화된 지식 추출 방법을 사용하여 수집된 각각의 게시물을 분석하고 추출된 메타데이터를 나중에 분석하기 위해 저장합니다. [6]
automated knowledge base 자동화된 기술 자료
Design/methodology/approachThe proposed WisdomModel consists of four stages: build a classifier, isolate the misclassified instances, construct an automated knowledge base for the misclassified instances and rectify incorrect prediction. [1] We expect the data developed for this task and the findings reported to be valuable to the scientific knowledge extraction, metrology, and automated knowledge base construction communities. [2] Recent advances in the field of automated knowledge base construction (AKBC) offer a promising alternative. [3] We believe that the OPIEC corpus is a valuable resource for future research on automated knowledge base construction. [4] Creating a knowledge base that is accurate, up-to-date and complete remains a significant challenge despite substantial efforts in automated knowledge base construction. [5]설계/방법론/접근 제안된 WisdomModel은 분류기 구축, 잘못 분류된 인스턴스 격리, 잘못 분류된 인스턴스에 대한 자동화된 지식 기반 구축 및 잘못된 예측 수정의 4단계로 구성됩니다. [1] 우리는 이 작업을 위해 개발된 데이터와 보고된 결과가 과학적 지식 추출, 계측 및 자동화된 지식 기반 구축 커뮤니티에 가치가 있을 것으로 기대합니다. [2] 자동화된 지식 기반 구축(AKBC) 분야의 최근 발전은 유망한 대안을 제공합니다. [3] 우리는 OPIEC 코퍼스가 자동화된 지식 기반 구축에 대한 향후 연구를 위한 귀중한 자원이라고 믿습니다. [4] 자동화된 지식 기반 구축에 대한 상당한 노력에도 불구하고 정확하고 최신의 완전한 지식 기반을 생성하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다. [5]
automated knowledge acquisition
The resulting knowledge-based expert system demonstrates promising performance and permits to its integration with machine learning techniques for automated knowledge acquisition. [1] Throughout the past few years, there has been notable research effort directed towards developing automated knowledge acquisition (KA) in order to automate knowledge acquisition in Supply Chain Management (SCM) applications. [2] Examples of AI-based innovation include new monitoring tools that use the automatic identification of objects in a video stream from learned data, new services based on speech recognition, or new optimization techniques for improved logistics based on automated knowledge acquisition using historic data. [3]그 결과 지식 기반 전문가 시스템은 유망한 성능을 보여주고 자동화된 지식 획득을 위한 기계 학습 기술과의 통합을 허용합니다. [1] 지난 몇 년 동안 SCM(Supply Chain Management) 애플리케이션에서 지식 획득을 자동화하기 위해 자동화된 지식 획득(KA)을 개발하기 위한 주목할만한 연구 노력이 있었습니다. [2] AI 기반 혁신의 예에는 학습된 데이터에서 비디오 스트림의 객체를 자동으로 식별하는 새로운 모니터링 도구, 음성 인식을 기반으로 하는 새로운 서비스 또는 과거 데이터를 사용하여 자동화된 지식 획득을 기반으로 한 향상된 물류를 위한 새로운 최적화 기술이 포함됩니다. [3]
automated knowledge discovery
This manuscript provides the methods and outcomes of KnowMore, the Grand Prize winning automated knowledge discovery tool developed by our team during the 2021 NIH SPARC FAIR Data Codeathon. [1] LiteratureBased Discovery (LBD), supporting automated knowledge discovery, helps facilitate this process by eliciting novel knowledge by analysing existing scientific literature. [2] Mappings between ontologies can support automated knowledge discovery, diagnostic reasoning, and data mining. [3]이 원고는 2021 NIH SPARC FAIR Data Codeathon에서 우리 팀이 개발한 최우수상을 수상한 자동화 지식 발견 도구인 KnowMore의 방법과 결과를 제공합니다. [1] 자동화된 지식 발견을 지원하는 LBD(문헌 기반 발견)는 기존 과학 문헌을 분석하여 새로운 지식을 이끌어냄으로써 이 프로세스를 용이하게 합니다. [2] 온톨로지 간의 매핑은 자동화된 지식 발견, 진단 추론 및 데이터 마이닝을 지원할 수 있습니다. [3]
automated knowledge control
This paper describes our approach to an application of statistical methods to automated knowledge control. [1] Information and computer support, distance learning, automated knowledge control are not provided, since the principles of structuring are very general, thus, need to be improved and made more technologically advanced. [2]이 백서에서는 자동화된 지식 제어에 통계적 방법을 적용하는 방법에 대해 설명합니다. [1] 정보 및 컴퓨터 지원, 원격 학습, 자동화된 지식 제어는 제공되지 않습니다. 구조화의 원리가 매우 일반적이기 때문에 개선되고 기술적으로 더 발전되어야 하기 때문입니다. [2]
automated knowledge graph 자동화된 지식 그래프
This paper proposes an end-to-end approach to generate a Malware Knowledge Graph called MalKG, the first open-source automated knowledge graph for malware threat intelligence. [1] This paper proposes a system to generate a Malware Knowledge Graph called MalKG, the first open-source automated knowledge graph for malware threat intelligence. [2]이 논문은 악성코드 위협 인텔리전스를 위한 최초의 오픈 소스 자동화 지식 그래프인 MalKG라는 악성코드 지식 그래프를 생성하기 위한 종단 간 접근 방식을 제안합니다. [1] 본 논문에서는 악성코드 위협 인텔리전스를 위한 최초의 오픈소스 자동화 지식 그래프인 MalKG라는 악성코드 지식 그래프를 생성하는 시스템을 제안한다. [2]