Home page for Library of Congress Recommended Formats Statement (RFS). RFS identifies analog and digital formats suitable for the large-scale acquisition of and long-term access to library collections. The identified formats have been selected to maximize the preservation and accessibility of creative content into the future.
This document describes RML, a generic mapping language, based on and extending [R2RML]. The RDF Mapping language (RML) is a mapping language defined to express customized mapping rules from heterogeneous data structures and serializations to the RDF [RDF-CONCEPTS] data model. RML is defined as a superset of the W3C-standardized mapping language [R2RML], aiming to extend its applicability and broaden its scope, adding support for data in other structured formats. [R2RML] is the W3C standard to express customized mappings from relational databases to RDF. RML follows exactly the same syntax as R2RML; therefore, RML mappings are themselves RDF graphs. The present document describes the RML language and its concepts through definitions and examples.
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Das übergreifende Ziel des Vorhabens ist es, praktikable, einfach nutzbare und umfassende Provenance-Techniken und -Methoden für spezielle Anwendungsdomänen zu entwickeln, die einen minimalen Overhead und geringe Benutzeranforderungen für die Erstellung von Provenance-Informationen aufweisen. Insbesondere sollen nicht nur unkommentierte Datentransformationsabläufe und Interaktionssequenzen aufgezeichnet, sondern Überlegungen und Argumentationen zu Hypothesen, Einsichten, Entscheidungen und Interaktionen in ihrem Kontext dokumentiert und zugänglich gemacht werden. Provenance ist eine zentrale Maßnahme zur Vertrauensbildung für digitale Informationen auf der Basis von Nachvollziehbarkeit und Reproduzierbarkeit. Unser Vorhaben „Provenance Analytics“ schafft das Bewusstsein für diesen wichtigen Aspekt des digitalen Strukturwandels, einerseits durch Ausbildung und Forschung an den beteiligten Universitäten und Fachhochschulen und andererseits durch intensiven Austausch mit lokalen KMUs im Rahmen von Workshops und Tutorials.
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T. Wissik, and M. Ďurčo. Selected Papers from the CLARIN Annual Conference 2015, October 14–16, 2015, Wroclaw, Poland, 123, page 94-107. Linköping University Electronic Press, Linköpings universitet, (2015)
D. Iglezakis. Dataset, https://doi.org/10.15770/darus-471, (2020)Related Publication: Schembera, B. & Iglezakis, D. (2020). EngMeta - Metadata for Computational Engineering. International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies, 7 (9). p-122-156. (doi:10.23455/ijmso-12345).
S. Davidson, and J. Freire. Proceedings of the 2008 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, page 1345--1350. New York, NY, USA, ACM, (2008)
B. Bhumiratana, and M. Bishop. Proceedings of the 2Nd International Conference on PErvasive Technologies Related to Assistive Environments, page 73:1--73:8. New York, NY, USA, ACM, (2009)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), page 563--570. Paris, France, European Language Resources Association (ELRA), (Mai 2018)
M. Gärtner, U. Hahn, and S. Hermann. Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018), Miyazaki, Japan, European Language Resources Association (ELRA), (Mai 2018)