1,666 research outputs found

    Undergraduate Catalog of Studies, 2023-2024

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    Undergraduate Catalog of Studies, 2023-2024

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    La traduzione specializzata all’opera per una piccola impresa in espansione: la mia esperienza di internazionalizzazione in cinese di Bioretics© S.r.l.

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    Global markets are currently immersed in two all-encompassing and unstoppable processes: internationalization and globalization. While the former pushes companies to look beyond the borders of their country of origin to forge relationships with foreign trading partners, the latter fosters the standardization in all countries, by reducing spatiotemporal distances and breaking down geographical, political, economic and socio-cultural barriers. In recent decades, another domain has appeared to propel these unifying drives: Artificial Intelligence, together with its high technologies aiming to implement human cognitive abilities in machinery. The “Language Toolkit – Le lingue straniere al servizio dell’internazionalizzazione dell’impresa” project, promoted by the Department of Interpreting and Translation (Forlì Campus) in collaboration with the Romagna Chamber of Commerce (Forlì-Cesena and Rimini), seeks to help Italian SMEs make their way into the global market. It is precisely within this project that this dissertation has been conceived. Indeed, its purpose is to present the translation and localization project from English into Chinese of a series of texts produced by Bioretics© S.r.l.: an investor deck, the company website and part of the installation and use manual of the Aliquis© framework software, its flagship product. This dissertation is structured as follows: Chapter 1 presents the project and the company in detail; Chapter 2 outlines the internationalization and globalization processes and the Artificial Intelligence market both in Italy and in China; Chapter 3 provides the theoretical foundations for every aspect related to Specialized Translation, including website localization; Chapter 4 describes the resources and tools used to perform the translations; Chapter 5 proposes an analysis of the source texts; Chapter 6 is a commentary on translation strategies and choices

    A BIM - GIS Integrated Information Model Using Semantic Web and RDF Graph Databases

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    In recent years, 3D virtual indoor and outdoor urban modelling has become an essential geospatial information framework for civil and engineering applications such as emergency response, evacuation planning, and facility management. Building multi-sourced and multi-scale 3D urban models are in high demand among architects, engineers, and construction professionals to achieve these tasks and provide relevant information to decision support systems. Spatial modelling technologies such as Building Information Modelling (BIM) and Geographical Information Systems (GIS) are frequently used to meet such high demands. However, sharing data and information between these two domains is still challenging. At the same time, the semantic or syntactic strategies for inter-communication between BIM and GIS do not fully provide rich semantic and geometric information exchange of BIM into GIS or vice-versa. This research study proposes a novel approach for integrating BIM and GIS using semantic web technologies and Resources Description Framework (RDF) graph databases. The suggested solution's originality and novelty come from combining the advantages of integrating BIM and GIS models into a semantically unified data model using a semantic framework and ontology engineering approaches. The new model will be named Integrated Geospatial Information Model (IGIM). It is constructed through three stages. The first stage requires BIMRDF and GISRDF graphs generation from BIM and GIS datasets. Then graph integration from BIM and GIS semantic models creates IGIMRDF. Lastly, the information from IGIMRDF unified graph is filtered using a graph query language and graph data analytics tools. The linkage between BIMRDF and GISRDF is completed through SPARQL endpoints defined by queries using elements and entity classes with similar or complementary information from properties, relationships, and geometries from an ontology-matching process during model construction. The resulting model (or sub-model) can be managed in a graph database system and used in the backend as a data-tier serving web services feeding a front-tier domain-oriented application. A case study was designed, developed, and tested using the semantic integrated information model for validating the newly proposed solution, architecture, and performance

    2023-2024 Catalog

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    The 2023-2024 Governors State University Undergraduate and Graduate Catalog is a comprehensive listing of current information regarding:Degree RequirementsCourse OfferingsUndergraduate and Graduate Rules and Regulation

    Undergraduate Catalog of Studies, 2022-2023

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    Digital agriculture: research, development and innovation in production chains.

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    Digital transformation in the field towards sustainable and smart agriculture. Digital agriculture: definitions and technologies. Agroenvironmental modeling and the digital transformation of agriculture. Geotechnologies in digital agriculture. Scientific computing in agriculture. Computer vision applied to agriculture. Technologies developed in precision agriculture. Information engineering: contributions to digital agriculture. DIPN: a dictionary of the internal proteins nanoenvironments and their potential for transformation into agricultural assets. Applications of bioinformatics in agriculture. Genomics applied to climate change: biotechnology for digital agriculture. Innovation ecosystem in agriculture: Embrapa?s evolution and contributions. The law related to the digitization of agriculture. Innovating communication in the age of digital agriculture. Driving forces for Brazilian agriculture in the next decade: implications for digital agriculture. Challenges, trends and opportunities in digital agriculture in Brazil

    Modell bedarfsorientierter Leistungserbringung im FM auf Grundlage von Sensortechnologien und BIM

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    Während der Digitalisierung im Bauwesen insbesondere im Bereich der Planungs- und Errichtungsphase von Bauwerken immer größere Aufmerksamkeit zuteilwird, ist das digitale Potenzial im Facility Management weit weniger ausgeschöpft, als dies möglich wäre. Vor dem Hintergrund, dass die Bewirtschaftung von Gebäuden jedoch einen wesentlichen Kostenanteil im Lebenszyklus darstellt, ist eine Fokussierung auf digitale Prozesse im Gebäudebetrieb erforderlich. Im Facility Management werden Dienstleistungen häufig verrichtungsorientiert, d. h. nach statischen Intervallen, oder bedarfsorientiert erbracht. Beide Arten der Leistungserbringung weisen Defizite auf, beispielweise weil Tätigkeiten auf Basis definierter Intervalle erbracht werden, ohne dass eine Notwendigkeit besteht oder weil bestehende Bedarfe mangels Möglichkeiten der Bedarfsermittlung nicht identifiziert werden. Speziell die Definition und Ermittlung eines Bedarfs zur Leistungserbringung ist häufig subjektiv geprägt. Auch sind Dienstleister oft nicht in frühen Phasen der Gebäudeplanung involviert und erhalten für ihre Dienstleistungen notwendige Daten und Informationen erst kurz vor Inbetriebnahme des zu betreibenden Gebäudes. Aktuelle Ansätze des Building Information Modeling (BIM) und die zunehmende Verfügbarkeit von Sensortechnologien in Gebäuden bieten Chancen, die o. g. Defizite zu beheben. In der vorliegenden Arbeit werden deshalb Datenmodelle und Methoden entwickelt, die mithilfe von BIM-basierten Datenbankstrukturen sowie Auswertungs- und Entscheidungsmethodiken Dienstleistungen der Gebäudebewirtschaftung objektiviert und automatisiert auslösen können. Der Fokus der Arbeit liegt dabei auf dem Facility Service der Reinigungs- und Pflegedienste des infrastrukturellen Facility Managements. Eine umfangreiche Recherche etablierter Normen und Standards sowie öffentlich zugänglicher Leistungsausschreibungen bilden die Grundlage der Definition erforderlicher Informationen zur Leistungserbringung. Die identifizierten statischen Gebäude- und Prozessinformationen werden in einem relationalen Datenbankmodell strukturiert, das nach einer Darstellung von Messgrößen und der Beschreibung des Vorgehens zur Auswahl geeigneter Sensoren für die Erfassung von Bedarfen, um Sensorinformationen erweitert wird. Um Messwerte verschiedener und bereits in Gebäuden existenten Sensoren für die Leistungsauslösung verwenden zu können, erfolgt die Implementierung einer Normierungsmethodik in das Datenbankmodell. Auf diese Weise kann der Bedarf zur Leistungserbringung ausgehend von Grenzwerten ermitteln werden. Auch sind Verknüpfungsmethoden zur Kombination verschiedener Anwendungen in dem Datenbankmodell integriert. Zusätzlich zur direkten Auslösung erforderlicher Aktivitäten ermöglicht das entwickelte Modell eine opportune Auslösung von Leistungen, d. h. eine Leistungserbringung vor dem eigentlich bestehenden Bedarf. Auf diese Weise können tätigkeitsähnliche oder räumlich nah beieinander liegende Tätigkeiten sinnvoll vorzeitig erbracht werden, um für den Dienstleister eine Wegstreckeneinsparung zu ermöglichen. Die Arbeit beschreibt zudem die für die Auswertung, Entscheidungsfindung und Auftragsüberwachung benötigen Algorithmen. Die Validierung des entwickelten Modells bedarfsorientierter Leistungserbringung erfolgt in einer relationalen Datenbank und zeigt simulativ für unterschiedliche Szenarien des Gebäudebetriebs, dass Bedarfsermittlungen auf Grundlage von Sensortechnologien erfolgen und Leistungen opportun ausgelöst, beauftragt und dokumentiert werden können

    Semantic Data Management in Data Lakes

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    In recent years, data lakes emerged as away to manage large amounts of heterogeneous data for modern data analytics. One way to prevent data lakes from turning into inoperable data swamps is semantic data management. Some approaches propose the linkage of metadata to knowledge graphs based on the Linked Data principles to provide more meaning and semantics to the data in the lake. Such a semantic layer may be utilized not only for data management but also to tackle the problem of data integration from heterogeneous sources, in order to make data access more expressive and interoperable. In this survey, we review recent approaches with a specific focus on the application within data lake systems and scalability to Big Data. We classify the approaches into (i) basic semantic data management, (ii) semantic modeling approaches for enriching metadata in data lakes, and (iii) methods for ontologybased data access. In each category, we cover the main techniques and their background, and compare latest research. Finally, we point out challenges for future work in this research area, which needs a closer integration of Big Data and Semantic Web technologies
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