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Protege Ontology Library

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OWL ontologies Information on how to open OWL files from the Protege-OWL editor is available on the main Protege Web site. See the Creating and Loading Projects section of the Getting Started with Protege-OWL Web page. Other ways to search for OWL ontologies include using Google: or the new Semantic Web search engine called Swoogle. AIM@SHAPE Ontologies: Ontologies pertaining to digital shapes. Frame-based ontologies In the context of this page, the phrase "frame-based ontologies" loosely refers to ontologies that were developed using the Protege-Frames editor. Biological Processes: A knowledge model of biological processes and functions that is graphical, for human comprehension, and machine-interpretable, to allow reasoning. Other ontology formats Dublin Core: Representation of Dublin Core metadata in Protege. Related:  Enterprise Architecture Collectionontologie

Osate 2 - AadlWiki From AadlWiki Introduction Osate 2 is an open-source tool platform to support AADL v2. In January 2012 correction to a number of errata to AADL v2 have been approved. This tool intends both end users and tool developers. Download OSATE2 comes in two versions: the stable and testing. Graphical Editor A graphical editor is available in OSATE. Documentation Editing a first AADL model: Small tutorial to show how to create a first AADL model with Osate 2. The core The core consists in supporting the language in Eclipse. Official Plug-ins The official plug-ins are part of the OSATE2 releases and included in update site. External Plug-ins Adele Graphical Editor: as OSATE2 plug-in from ElliDiss. Using OSATE2 There are different ways to use OSATE: Eclipse plugin: you can use OSATE2 either by using the Eclipse graphical framework As a standalone Java application (also called command-line): the following page Also, you might be interested by our list of OSATE 2 tips & tricks.

LODE - Live OWL Documentation Environment Live OWL Documentation Environment (LODE), version 1.2 dated 3 June 2013, is a service that automatically extracts classes, object properties, data properties, named individuals, annotation properties, general axioms and namespace declarations from an OWL and OWL2 ontology, and renders them as ordered lists, together with their textual definitions, in a human-readable HTML page designed for browsing and navigation by means of embedded links. This LODE service is an open source development, and can be freely used, as described in this document. It may be used in conjunction with content negotiation to display this human-readable version of an OWL ontology when the user accesses the ontology using a web browser, or alternatively to deliver the OWL ontology itself when the user accesses the ontology using an ontology editing tool such as Protégé and NeOn Toolkit. The following pseudo-URL describes the way to call the LODE service: where: is the URL to call the service.

Tool Integrators |Toolsets | OSATE The SAE AADL accommodates OSATE, which provides a low entry-cost solution based on Eclipse and the Eclipse Modeling Framework (EMF). The SEI has developed OSATE as a set of plug-ins on top of the open-source Eclipse platform to provide a toolset for front-end processing of AADL models. The OSATE front-end has been augmented with a set of plug-ins (see Figure 1), including an AADL to MetaH converter, several analysis plug-ins for performing various architecture consistency checks and distributed resource allocation and scheduling analysis. Figure 1: OSATE Plug-In Development for AADL For information on getting started with OSATE plug-in development, check out the OSATE resources page.

Penser, modéliser (pour le web de données) (1/2) - Sparna J’ai récemment eu le plaisir de collaborer avec la société Anaphore à la mise au point d’un modèle d’ontologie pour décrire des fonds d’archives. S’il ne m’appartient pas de dévoiler le contenu de ce modèle qui sera je l’espère rendu public dans quelques semaines, je voulais donner quelques retours d’expérience sur le processus de modélisation lui-même, ainsi que sur quelques motifs de conception que nous avons mis en oeuvre (dans un second article). Pour quoi modélise-t-on ? La question n’est pas aussi simple qu’il n’y parait, et il y a tout à gagner à mettre à plat dès le début du travail de modélisation la distinction entre : un modèle/format de travail;un modèle/format d’échange;et un modèle conceptuel; Est-ce que l’on cherche à définir un modèle de travail qui sera utilisé à l’intérieur d’un système logiciel (le schéma des tables de sa base de données, pour faire simple) ? « Les formats d’échange permettent de rendre lisibles par différentes applications les mêmes données. « Be real »

CEB IT Roadmap Builder Register for our webinar on May 7 to learn more about Six IT Roadmaps for Better Business Outcomes. Register for the Webinar Learn more about the six common IT roadmaps, as well as how to create, maintain, and communicate better IT roadmaps. Download the Whitepaper Watch organizations improve how they create, visualize and communicate their IT plans. Watch the Video See what your IT organization's roadmap looks like with CEB IT Roadmap Builder. Take the Diagnostic Watch how various parts of an IT organization use CEB IT Roadmap Builder. Watch the Video Featured in MIT Technology Review. Read the Article Réseau bayésien Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Un réseau bayésien est en informatique et en statistique un modèle graphique probabiliste représentant des variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, ils sont à la fois : Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe. Dans ce graphe, les relations de cause à effet entre les variables ne sont pas déterministes, mais probabilisées. L'intérêt particulier des réseaux bayésiens est de tenir compte simultanément de connaissances a priori d'experts (dans le graphe) et de l'expérience contenue dans les données. Intuition[modifier | modifier le code] Un exemple très simple dans la modélisation des risques[modifier | modifier le code] Un opérateur travaillant sur une machine risque de se blesser s’il l’utilise mal. Bien sûr, ces facteurs ne permettent pas de créer un modèle déterministe. Fig. 1 : structure de causalité. si et seulement si et avec

HSSP - home SPEAR Algorithm The SPEAR algorithm is a tool for ranking users in social networks by their expertise and influence within the community. In 2009, my co-worker Ching-man Au Yeung from University of Southampton and I presented the SPEAR ranking algorithm in our joint paper Telling Experts from Spammers: Expertise Ranking in Folksonomies at the ACM SIGIR 2009 Conference in Boston, USA. The graph-based SPEAR ranking algorithm (Spamming-resistant Expertise Analysis and Ranking) is a new technique to measure the expertise of users by analyzing their activities. The focus is on the ability of users to find new, high quality information in the Internet. The original use case – and the one described in our SIGIR paper – has been to find expert users and high quality websites for a given topic on the social bookmarking service, back in 2009 still a Yahoo! The two main elements of the SPEAR algorithm are: Figure 1: The SPEAR algorithm gives more credit to early discoverers of new information. C.

Applied Enterprise Architecture | Hands-On Architecture An earlier post (How to Build a Roadmap) in this series summarized the specific steps required to develop a well thought out road map. This roadmap identified specific actions using an overall pattern ALL roadmaps should follow. The steps required to complete this work: This post explores the step where we discover the optimum sequence of actions recognizing predecessor – successor relationships. This is undertaken now that we have the initiatives and the prioritization is done. The goal is to collect and group the set of activities (projects) into a cohesive view of the work ordered in a typical leaf, branch, and trunk pattern so we can begin to assemble the road map with a good understanding what needs to be accomplished in what order. ordered set of actions subject to the set of priorities and constraints already agreed upon. I’m not going to focus on the relatively straight forward task in the technology (infrastructure) domains many of us are familiar with. I thought so. Like this:

Loi de Zipf Un article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. Pour les articles homonymes, voir Zipf. La loi de Zipf est une observation empirique concernant la fréquence des mots dans un texte. Genèse[modifier | modifier le code] le mot le plus courant revenait 8 000 fois ;le dixième mot 800 fois ;le centième, 80 fois ;et le millième, 8 fois. Ces résultats semblent, à la lumière d'autres études que l'on peut faire en quelques minutes sur son ordinateur, un peu trop précis pour être parfaitement exacts — le dixième mot dans une étude de ce genre devrait apparaître dans les 1 000 fois, en raison d'un effet de coude observé dans ce type de distribution. où K est une constante. Point de vue théorique[modifier | modifier le code] Des observations citées par Léon Brillouin dans son livre Science et théorie de l'information suggérèrent qu'en anglais, les fréquences parmi les 1 000 mots les plus fréquemment utilisés étaient approximativement proportionnels à avec s juste légèrement plus grand que 1. . où .

Form Follows Function | All Things Architectural Loi de lotka Loi de lotka (1926) : L’objectif de la loi est de mesurer la contribution de chaque chercheur « publiant » au progrès scientifique. Elle stipule qu’un effectif réduit de chercheurs produit un nombre important de publication. En effet, en réalisant une étude sur la distribution des auteurs scientifiques, Lotka est arrivé à la conclusion suivante : le nombre de chercheurs « publiant » ni qui écrivent i articles est égale à : Avec : i max la productivité maximale d’un chercheur. Exemple : supposons que i vari de 1 à 6 et que le nombre de chercheurs ayant publié un seul article est n1=100, la loi de Lotka permet de calculer ni : Le nombre de chercheurs ayant publiés deux articles est de 25, trois articles 11…. ,3 ayant publiés 6 articles i max.

API for Generation of OpenRules Decision Tables in Excel | OpenRules Blog API for Generation of OpenRules Decision Tables in Excel With a new release 6.2.6 of OpenRules® you may generate Excel files with multiple decision tables using a simple Java API. It includes class DecisionBook that corresponds to one Excel workbook (an xls-file), to which you may add multiple OpenRules® decision tables. DecisionBook provides the following public method: For example, the following code will create the following table in the “decisionBook”: Similarly you may add many more single-hit and multi-hit decision tables using different decision templates defined by the second parameter. At the end you simply save this decision book as an Excel file like in the following statement: decisionBook.saveToFile(“. This new API was created based on real-world needs of our customers: actually we generalized a mechanism that our consultants have been using in their practice for a while. Like this: Like Loading... About jacobfeldman