Participa UAT en eventos de la Red Grafos de Conocimiento y Web Semántica
Las conferencias conforman un foro para la comunidad de web semántica
La Universidad Autónoma de Tamaulipas (UAT) participa con la Red Grafos de Conocimiento y Web Semántica (KGSWC por sus siglas en inglés) en acciones de nivel internacional dedicadas a la investigación de tecnologías semánticas y gráficos de conocimiento.
En este contexto, la UAT en coordinación con la Universidad Central Marta Abreu de Las Villas, en Cuba, realizaron la segunda escuela de invierno sobre Web Semántica y Data Streams; que conjuntó participantes de más de cincuenta países y expertos tutores de América, Europa, Asia y África.
En la organización, la Unidad Académica Multidisciplinaria Reynosa-Rodhe, la Facultad de Comercio y Administración Victoria y el Centro de Investigaciones Sociales lideran los esfuerzos de la UAT con la red KGSWC.
La escuela de invierno se realizó en Villa Clara, Cuba, con la participación de ocho expertos en temas de Lógica Descriptiva, lenguaje OWL y RDF, consultas SPARQL, interoperabilidad, stream data y técnicas de inteligencia artificial para el análisis de stream data.
De igual manera, participó en la tercera edición de la Conferencia Iberoamericana y la segunda edición de la Conferencia Indoamericana, celebrada en Kingsville, Estados Unidos, y realizada mediante Microsoft Teams debido a la pandemia de COVID-19.
Las conferencias conforman un foro para la comunidad de web semántica, reuniendo a investigadores y profesionales de la industria para compartir ideas sobre proyectos y aumentar la adopción de tecnologías de web semántica en la región.
Los temas incluyen, entre otros: Aprendizaje profundo sobre gráficos de conocimiento; Ciencia de datos basada en gráficos; Minería de textos y lenguaje natural; Combinación de gráficos semánticos con gráficos de propiedades; Gráficos de conocimiento probabilísticos; Vocabularios, esquemas, ontologías; Seguridad y privacidad de datos con tecnologías semántica; Gráficos de conocimiento y semántica profunda; Aprendizaje automático en computación semántica; Web social y ciencia web; Web móvil, sensores y flujos semánticos.
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