Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

GeoPython 2024: Using Python for Improving Geospatial Data Discovery

Автор: GeoPython Conference

Загружено: 2024-10-11

Просмотров: 100

Описание:

Pekka Latvala
Using Python for Improving Geospatial Data Discovery

A Python-based web service provides related terms search for the given query word in order to enhance geospatial metadata queries. The related terms are retrieved from an RDF-based ontology or thesaurus data via SPARQL queries.

The AquaInfra project is developing a virtual environment for marine and freshwater domains that contain FAIR data and services that support the activities related to restoring healthy waters. One of the AquaInfra services is the Data Discovery and Access Service (DDAS) that provides federated metadata search and data access across multiple APIs. The metadata search can connect to services that implement either the Open Geospatial Consortium's (OGC) Catalogue Service for the Web (CSW) or the OGC API Records standards. In addition, access to custom APIs is supported through data provider plugins. The DDAS service contains also a local metadata catalogue that utililizes the CKAN application. The data access support will include services that follow the OGC API Features and the OGC API Coverages interfaces.

The DDAS service contains a Python-based web service component that enhances the metadata queries by providing related terms search to the query words used in the metadata search. The related terms are retrieved from a RDF-based ontology or thesaurus data via SPARQL queries. The python libraries django, django REST framework and SPARQLWrapper are utilized in the service implementation. The RDF data is hosted on the Apache Jena Fuseki SPARQL server. Currently, the service uses thesaurus data from the GEMET (General Multilingual Environmental Thesaurus). The GEMET data contains concepts that may have links to other concepts that are modeled either with "broader", "narrower" or "related" relations. The inclusion of the linked concepts to the search can be controlled with query parameters. The found related terms may not always be relevant to the original query word and the final decicion for their inclusion to the metadata query can be left to the user.

GeoPython 2024: Using Python for Improving Geospatial Data Discovery

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

GeoPython 2024: Enabling and optimizing image-based AI workflows in constrained environment

GeoPython 2024: Enabling and optimizing image-based AI workflows in constrained environment

Empowering AI Innovation Through Open Geospatial Ecosystems - Albi Wiedersberg

Empowering AI Innovation Through Open Geospatial Ecosystems - Albi Wiedersberg

Алгоритмический скальпель: как Python помогает находить и использовать рыночные неэффективности

Алгоритмический скальпель: как Python помогает находить и использовать рыночные неэффективности

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

Но что такое нейронная сеть? | Глава 1. Глубокое обучение

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

LLM fine-tuning или ОБУЧЕНИЕ малой модели? Мы проверили!

GeoPython 2024: Building dynamic tiles server with Python

GeoPython 2024: Building dynamic tiles server with Python

Understanding geospatial data with duckdb - Jorge Martinez Gomez

Understanding geospatial data with duckdb - Jorge Martinez Gomez

Понимание GD&T

Понимание GD&T

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

LLM и GPT - как работают большие языковые модели? Визуальное введение в трансформеры

GeoPython 2024: Copernicus Land EGMS validation: Python Notebook validation approach

GeoPython 2024: Copernicus Land EGMS validation: Python Notebook validation approach

GeoPython 2024: Discrete Global Grid Systems (DGGS) in Python and Xarray

GeoPython 2024: Discrete Global Grid Systems (DGGS) in Python and Xarray

Apidays London 2024 - Open Standards for Getting your APIs into the Geospatial Ecosystem.

Apidays London 2024 - Open Standards for Getting your APIs into the Geospatial Ecosystem.

Понимание сталей и термообработки

Понимание сталей и термообработки

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

Как LLM могут хранить факты | Глава 7, Глубокое обучение

GeoPython 2024: GeoArrow accelerating geospatial data exchange and compute

GeoPython 2024: GeoArrow accelerating geospatial data exchange and compute

Изучите Microsoft Active Directory (ADDS) за 30 минут

Изучите Microsoft Active Directory (ADDS) за 30 минут

Управление поведением LLM без тонкой настройки

Управление поведением LLM без тонкой настройки

GeoPython 2024: DuckDB Spatial Supercharged Geospatial SQL!

GeoPython 2024: DuckDB Spatial Supercharged Geospatial SQL!

Учебник по Excel за 15 минут

Учебник по Excel за 15 минут

Магазин приложений ChatGPT: конец приложений в том виде, в каком мы их знаем.

Магазин приложений ChatGPT: конец приложений в том виде, в каком мы их знаем.

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com