面向大麻素领域内异构数据的自动化管理与分析
数字图书馆
2019-10-24 v1
摘要
大麻素研究需要来自不同领域的专家合作，从生物化学和化学到心理学与社会科学。必须被管理和分析的数据具有高度异构性，特别是因为它们由非常多样化的来源提供。一些方法聚焦于数据收集及相应分析，将范围限制在某个子领域。我们的目标是 elabor 一个解决方案，允许对整个大麻素领域内的异构数据进行自动化管理与分析。对多样化数据源的相应集成将提高分析的质量与精确性。在本文中，我们介绍了所提出框架的核心思想，并展示了已实现的大麻素数据平台原型。
引用
@article{arxiv.1910.10621,
title = {Towards Automated Management and Analysis of Heterogeneous Data Within Cannabinoids Domain},
author = {Kenji Koga and Maria Spichkova and Nitin Mantri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.10621},
year = {2019}
}
备注
Preprint. Accepted to the 14th International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering (ENASE 2019). Final version published by SCITEPRESS