Optimal Alignment of Temporal Knowledge Bases (Extended Abstract)

Oliver Fernández Gil; Fabio Patrizi; Giuseppe Perelli; Anni-Yasmin Turhan

Optimal Alignment of Temporal Knowledge Bases (Extended Abstract)

Publikation: Beitrag in Buch/Konferenzbericht/Sammelband/Gutachten › Beitrag in Konferenzband › Beigetragen › Begutachtung

Beitragende

Oliver Fernández Gil - , Professur für Automatentheorie, Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI Dresden) (Autor:in)
Fabio Patrizi - , University of Rome La Sapienza (Autor:in)
Giuseppe Perelli - , University of Rome La Sapienza (Autor:in)
Anni-Yasmin Turhan - , Universität Paderborn (Autor:in)

Details

Originalsprache	Englisch
Titel	Proceedings of the 37th International Workshop on Description Logics (DL'24)
Redakteure/-innen	Laura Giordano, Jean Christoph Jung, Ana Ozaki
Erscheinungsort	Bergen, Norway
Herausgeber (Verlag)	CEUR-WS.org
Seitenumfang	5
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 2024
Peer-Review-Status	Ja

Publikationsreihe

Reihe	CEUR Workshop Proceedings
Band	3739
ISSN	1613-0073

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Veröffentlichungen

Optimal Alignment of Temporal Knowledge Bases

Fernandez Gil, O., Patrizi, F., Perelli, G. & Turhan, A.-Y., 28 Sept. 2023, Proceedings of the 26th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2023). Gal, K., Gal, K., Nowe, A., Nalepa, G. J., Fairstein, R. & Radulescu, R. (Hrsg.). IOS Press, S. 708-715 8 S. (Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Band 372).

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