Neuware -The rise of the Internet of Things leads to an unprecedented number of continuous sensor observations that are available as IoT data streams. Harmonization of such observations is a labor-intensive task due to heterogeneity in format, syntax, and semantics. We aim to reduce the effort for such harmonization tasks by employing a knowledge-driven approach. To this end, we pursue the idea of exploiting the large body of formalized public knowledge represented as statements in Linked Open Data.Books on Demand GmbH, �berseering 33, 22297 Hamburg 236 pp. Englisch.

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Knowledge-Driven Harmonization of Sensor Observations: Exploiting Linked Open Data for IoT Data Streams
Editor: Karlsruher Institut F�r Technologie, Karlsruher Institut F�r Technologie Jul 2021
Fecha de publicaci�n: 2021
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3731510766
ISBN 13: 9783731510765
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu

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Sinopsis

The rise of the Internet of Things leads to an unprecedented number of continuous sensor observations that are available as IoT data streams. Harmonization of such observations is a labor-intensive task due to heterogeneity in format, syntax, and semantics. We aim to reduce the effort for such harmonization tasks by employing a knowledge-driven approach. To this end, we pursue the idea of exploiting the large body of formalized public knowledge represented as statements in Linked Open Data.

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