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RE: https://social.edu.nl/@tgx_um/115645028833529913
on Monday we have a go/no-go and we really want to go
So, are you considering sign up before Sunday evening!
🚀 BioSB course "Knowledge Graphs in the Life Sciences” 🚀
Don't miss this exciting opportunity for Life Sciences researchers and data enthusiasts. In just 5 weeks, BioSB will host this course: https://www.dtls.nl/courses/knowledge-graphs-in-the-life-sciences-2026/
📅 January 5–9, 2025
🗺️ Wageningen, NL
💡 Why join?
You’ll learn about:
📍 Semantic knowledge representation ( #RDF, #OWL)
📍 #Ontologies and vocabularies to link and structure data
📍 Drawing inferences across datasets ( #SPARQL)
📍 Integrating Linked (Open) Data with your own research
RE: https://social.edu.nl/@tgx_um/115645028833529913
on Monday we have a go/no-go and we really want to go
So, are you considering sign up before Sunday evening!
"QLever is the fastest engine overall, but is slower for distinct answers. Virtuoso is fast but diverges the most by far mostly due to several known causes. MillenniumDB and Blazegraph are the slowest. MillenniumDB is fast on simple queries, but slow on complex queries." https://ceur-ws.org/Vol-4108/paper3.pdf
"Mining the potential of knowledge graphs for metadata on training" https://doi.org/10.37044/osf.io/gv2ac_v1
"A dedicated pipeline parses RDF/Turtle dumps, deduplicates entries, and builds rich indexes (keyword, provider, location, date, topic) that power a Model Context Protocol (MCP) server. The MCP offers live and offline search tools—including keyword, provider, location, date, topic, and SPARQL queries" https://index.biohackrxiv.org/2025/11/29/gv2ac.html
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📅 January 5–9, 2025
🗺️ Wageningen, NL
💡 Why join?
You’ll learn about:
📍 Semantic knowledge representation ( #RDF, #OWL)
📍 #Ontologies and vocabularies to link and structure data
📍 Drawing inferences across datasets ( #SPARQL)
📍 Integrating Linked (Open) Data with your own research
"QLever is the fastest engine overall, but is slower for distinct answers. Virtuoso is fast but diverges the most by far mostly due to several known causes. MillenniumDB and Blazegraph are the slowest. MillenniumDB is fast on simple queries, but slow on complex queries." https://ceur-ws.org/Vol-4108/paper3.pdf
"Mining the potential of knowledge graphs for metadata on training" https://doi.org/10.37044/osf.io/gv2ac_v1
"A dedicated pipeline parses RDF/Turtle dumps, deduplicates entries, and builds rich indexes (keyword, provider, location, date, topic) that power a Model Context Protocol (MCP) server. The MCP offers live and offline search tools—including keyword, provider, location, date, topic, and SPARQL queries" https://index.biohackrxiv.org/2025/11/29/gv2ac.html
situation is somewhat different when it comes to collection items with image on #wikicommons: https://qlever.dev/wikidata/ixgIcV
collections in #wikidata: https://qlever.dev/wikidata/8Z0kZs
China is far ahead in terms of item numbers.
#Wikidata-Items zu Objekten der #BerlinischeGalerie, die in den letzten 30 Tagen geändert wurden: https://w.wiki/FpVE
Falls jemand Interesse an #SPARQL hat, hier der Hinweis auf den @digiSberlin -Workshop nächsten Dienstag (4.11., 10-13 Uhr). Infos und Anmeldung: https://www.digis-berlin.de/workshop-am-04-11-25-from-zero-to-sparql-eine-einfuehrung-in-die-abfrage-von-wissensgraphen/
#Wikidata-Items zu Objekten der #BerlinischeGalerie, die in den letzten 30 Tagen geändert wurden: https://w.wiki/FpVE
Falls jemand Interesse an #SPARQL hat, hier der Hinweis auf den @digiSberlin -Workshop nächsten Dienstag (4.11., 10-13 Uhr). Infos und Anmeldung: https://www.digis-berlin.de/workshop-am-04-11-25-from-zero-to-sparql-eine-einfuehrung-in-die-abfrage-von-wissensgraphen/
collections in #wikidata: https://qlever.dev/wikidata/8Z0kZs
China is far ahead in terms of item numbers.
situation is somewhat different when it comes to collection items with image on #wikicommons: https://qlever.dev/wikidata/ixgIcV
collections in #wikidata: https://qlever.dev/wikidata/8Z0kZs
China is far ahead in terms of item numbers.
Falls jemand die Grundlagen von #SPARQL lernen möchte, sprich: lernen möchte, wie man einfache und nicht so einfache Anfragen an #wikidata und weitere Wissensgraphen stellt, dann ist diese @digiSberlin -Veranstaltung vielleicht interessant: 4.11., 10-13 Uhr: "From Zero to SPARQL. Eine Einführung in die Abfrage von Wissensgraphen". Online über Zoom, offen für alle. Infos und Anmeldung: https://www.digis-berlin.de/workshop-am-04-11-25-from-zero-to-sparql-eine-einfuehrung-in-die-abfrage-von-wissensgraphen/
Falls jemand die Grundlagen von #SPARQL lernen möchte, sprich: lernen möchte, wie man einfache und nicht so einfache Anfragen an #wikidata und weitere Wissensgraphen stellt, dann ist diese @digiSberlin -Veranstaltung vielleicht interessant: 4.11., 10-13 Uhr: "From Zero to SPARQL. Eine Einführung in die Abfrage von Wissensgraphen". Online über Zoom, offen für alle. Infos und Anmeldung: https://www.digis-berlin.de/workshop-am-04-11-25-from-zero-to-sparql-eine-einfuehrung-in-die-abfrage-von-wissensgraphen/
Die jetzt prominentere Position des #DNB #sparql-Endpoints gibt Gelegenheit für kleinere Probebohrungen, die ohne SPARQL sehr mühsam wären, z.B.:
- die fleißigsten Personennormdatenerzeuger: https://sparql.dnb.de/MlQzcH
- idem für Schlagwörter: https://sparql.dnb.de/LMv6yA (mit auffallender Leistung der UB Augsburg)
- Gebietskörperschaften: https://sparql.dnb.de/onVmXX
- wie sehr ist das Werk einer Person speziell Aufgabe einer Institution? https://sparql.dnb.de/dnbgnd/0jszDE
Die jetzt prominentere Position des #DNB #sparql-Endpoints gibt Gelegenheit für kleinere Probebohrungen, die ohne SPARQL sehr mühsam wären, z.B.:
- die fleißigsten Personennormdatenerzeuger: https://sparql.dnb.de/MlQzcH
- idem für Schlagwörter: https://sparql.dnb.de/LMv6yA (mit auffallender Leistung der UB Augsburg)
- Gebietskörperschaften: https://sparql.dnb.de/onVmXX
- wie sehr ist das Werk einer Person speziell Aufgabe einer Institution? https://sparql.dnb.de/dnbgnd/0jszDE
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