LODmilla: a Linked Data Browser for All

Abstract. Although the Linked Data paradigm is extremely popular, and there is immense amount of Linked Open Data available worldwide, the human ex-ploration of these datasets is limited. In our work we try to evolve a generic platform called LODmilla for exploring and editing Linked Open Data. Our aim is to enable the extraction and sharing of data associations (or information) hid-den in Linked Open Data. LODmilla is an open web application supporting graph views, graph searching and many other commodity features for surfing over Linked Data

Webes annotációs platform tudományos diskurzusokhoz

A tudományos közlemények publikálása napjainkban újabb átalakuláson megy át. Az online közzététel és a nyílt hozzáférés elterjedése után lehetőség nyílik arra, hogy többek között az eredmények megvitatása, reprodukálása és ellenőrzése is egyszerűbbé váljon az Internet segítségével. A SZTAKI NextGeneration projektje a tudományos publikációk új lehetőségeinek kihasználását támogató szoftverkörnyezetek előállításán dolgozik. Ezen belül a NextArticle szoftverkomponenst mutatjuk be itt, egy specializált annotációs platformot, amely lehetővé teszi a közlemények sokrétű gazdagítását, és ezáltal a tudományos eredmények „helyszíni” megvitatását, vagyis a cikk kontextusába ágyazza az eredményekhez kapcsolódó más hasznos információkat, amelyek a közlemény keretébe nem fértek bele vagy éppen nem álltak rendelkezésre. Például a szerzők csatolhatják a nyers adatokat az egyes táblázatokhoz, grafikonokhoz, az olvasók pedig megjegyzéseket fűzhetnek a szöveg állításaihoz. Mindez eredményeképpen a közleményhez kapcsolódóan jelenhetnek meg tudományos diskurzusok, kutatási adatok, kiegészítő vizualizációk, videók, és más hasznos információk

Mutasd a hangod – automatikus jeltolmács

A Tolmácskesztyű projektben egy olyan segédeszközt alkotunk, mellyel a beszéd- és halláskárosult emberek kézmozgását, vagyis gesztusokat használva képesek a mindennapi életben kapcsolatot teremteni ép embertársaikkal. A kifejlesztett segédeszköz egy innovatív hardver-szoftver-rendszer, amely kézmozgást érzékelő kesztyűből valamint kézjeleket felismerő és nyelvi feldolgozást végző szoftverből áll. A Tolmácskesztyű eszközrendszer jelnyelvi szinkrontolmácsként működik, segítségével a fogyatékkal élők anyanyelvükön – vagyis jelnyelven – kommunikálhatnak az épekkel. A Tolmácskesztyű applikáció a jelelt szöveget hangosan felolvassa, így a sérültek és a (jelnyelvet nem ismerő) épek között folytonos kommunikáció jön létre

Linked Open Data: konverzió és vizualizáció

A Linked Open Data (LOD) mozgalomhoz kapcsolódva a SZTAKI 2011 óta működteti a lod.sztaki.hu szolgáltatást, amely magyar kulturális adatokat tartalmaz a korábbi HEKTÁR és NDA projektek gyűjtött adatai alapján. Az XML formátumú adatok RDF-re konvertálása és "lodifikálása" után felmerült az igény arra, hogy a felhasználók is kényelmesen tudják az adatokat böngészni és áttekinteni. Erre készült a LODmilla nevű, Javascript alapú grafikus böngésző, amely a LOD gyűjteményeket mint gráf és szöveges rekord egyszerre tudja megjeleníteni. A szoftver alapfunkciója a megjelenített gráfrészlet kezelése, mint például nagyítás, csúcsok mozgatása, új csúcs megnyitása, de tartalmaz közösségi funkciókat is: a gráf nézetet el lehet menteni, és megosztani másokkal. Példaképpen néhány bonyolultabb funkciót is megvalósítottunk: útvonal keresése csúcsok között, adott típusú csúcsok és élek keresése. Mindemellett a csúcsokhoz tartozó lokális adatok (data properties) kényelmes böngészése is megoldott egy szöveges lista formájában. A LODmilla szolgáltatás és forráskódja is nyílt hozzáférésű, valamint nem csak a lod.sztaki.hu adataival hanem tetszőleges más LOD tárolóval is kipróbálható

Real-world effectiveness of IDegLira compared with intensified conventional insulin therapy in adults with type 2 diabetes: a retrospective cohort study

Background: IDegLira is a fixed-ratio combination of insulin degludec and liraglutide with proven efficacy against simpler regimens and non-inferiority against basal-bolus insulin therapy. However, the evaluation of its real-world effectiveness is hindered by technical issues and requires further exploration. Thus we aimed to compare effectiveness of insulin degludec/liraglutide (IDegLira) versus intensified conventional insulin therapy (ICT) for type 2 diabetes in a real-world setting. Methods: This retrospective cohort study from an outpatient clinic in Hungary included people who initiated IDegLira due to inadequate glycaemic control (HbA1c > 7.0% [53.0 mmol/mol]) with oral and/or injectable antidiabetic drugs. Data were compared with a historical cohort who initiated ICT. Outcomes included HbA1c, body weight, and hypoglycaemia differences over 18 months of follow-up. Results: Data were included from 227 and 72 people who initiated IDegLira and ICT, respectively. Estimated mean difference (MD) in HbA1c at 18 months favoured IDegLira versus ICT (MD 0.60, 95% CI 0.88–0.32 [MD 6.6 mmol/mol, 95% CI 9.6–3.5]). More people reached target HbA1c ≤7.0% (53.0 mmol/mol) with IDegLira than ICT (odds ratio 3.36, 95% CI 1.52–7.42). IDegLira treatment was associated with weight loss compared with gain for ICT (MD 6.7 kg, 95% CI 5.0–8.5). The hazard ratio for hypoglycaemia comparing IDegLira with ICT was 0.18 (95% CI 0.08–0.49). Conclusions: Treatment with IDegLira over 18 months resulted in greater HbA1c reductions, weight loss versus gain, and a lower rate of hypoglycaemia versus ICT in people with type 2 diabetes

An assistive interpreter tool using glove-based hand gesture recognition

An assistive tool (InterpreterGlove) for hearing- and speech impaired people is created, enabling them to easily communicate with the non-disabled using hand gestures and sign language. An integrated hardware and software solution is built to improve their standard of living, consisting of sensor network based motion-capture gloves, a low-level signal processing unit and a mobile application for high-level natural language processing. This paper introduces the overall system architecture and describes our automatic sign language interpreter software solution that processes the gesture descriptor stream of the motion-capture gloves, produces understandable text and reads it out as audible speech. The main logic of our automatic sign language interpreter consists of two algorithms: sign descriptor stream segmentation and text auto-correction. The software architecture of this time-sensitive complex application and the semantics of the developed hand gesture descriptor are described. We also present how the beta tester’s feedback from the deaf community influenced our work and achievements