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Explore l'extraction de texte en neuroinformatique pour extraire les données de connectivité cérébrale et annoter les paramètres du modèle de la littérature scientifique.
Introduit la modélisation sémantique par le biais de données tabulaires et de RDF, couvrant les bases de données relationnelles, la migration de schémas, les schémas à l'épreuve du temps, l'interrogation SPARQL et les limitations de métaconnaissance.
Déplacez-vous dans le Big Data en neurosciences, en analysant les grands ensembles de données et en abordant les défis de l'organisation, de la normalisation, de l'intégration et de la visualisation des données.
Souligne la reproductibilité et la réutilisabilité des données dans les neurosciences silico, en mettant l'accent sur les outils et les méthodes de neuroinformatique.
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Couvre l'ontologie comme un dépôt de connaissances avec des significations convenues, évolution, mise à jour continue et conception d'ontologie intelligente.
