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Semantic Interoperability Middleware Architecture for Heterogeneous Environmental Data Sources

机译：异构环境数据源的语义互操作中间件体系结构

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Data heterogeneity hampers the effort to integrate and infer knowledge from vast heterogeneous data sources. An application case study is described, in which the objective was to semantically represent and integrate structured data from sensor devices with unstructured data in the form of local indigenous knowledge. However, the semantic representation of these heterogeneous data sources for environmental monitoring systems is not well supported yet. To combat the incompatibility issues, a dedicated semantic middleware solution is required. In this paper, we describe and evaluate a cross-domain middleware architecture that semantically integrates and generate inference from heterogeneous data sources. These use of semantic technology for predicting and forecasting complex environmental phenomenon will increase the degree of accuracy of environmental monitoring systems.
机译：数据异质性阻碍了整合和推断来自大量异类数据源的知识的努力。描述了一个应用案例研究，其中的目的是在语义上表示和集成来自传感器设备的结构化数据和以本地本地知识形式存在的非结构化数据。但是，对于环境监控系统的这些异构数据源的语义表示还没有得到很好的支持。为了解决不兼容问题，需要专用的语义中间件解决方案。在本文中，我们描述和评估了跨域中间件体系结构，该体系结构在语义上集成了异构数据源并从异构数据源中生成推断。将语义技术用于预测和预测复杂的环境现象的这些使用将提高环境监视系统的准确性。

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