20、通过元数据驱动的 Web API 开发实现公民科学数据的 FAIR 化及跨实体增量编码在 Web 压缩中的应用

通过元数据驱动的 Web API 开发实现公民科学数据的 FAIR 化及跨实体增量编码在 Web 压缩中的应用

1. 公民科学数据 FAIR 化流程

公民科学(CS)项目的数据仓库存在缺乏元数据和共享标准的问题,这阻碍了 FAIR 准则的实现。为解决这一问题,提出了一套 FAIR 化流程,具体步骤如下:
- 生成 DCAT 兼容的元数据目录 :支持 DCAT 规范类和图转换为 RDF,生成的元数据以 RDF 格式导出,可作为链接数据共享。
- 生成 API :基于之前的工作,从 CSV 数据集自动生成 API,并增加了将 JSON 文件转换为 CSV 的功能,以支持更多常见格式。API 生成过程如下:
1. 从数据源构建数据模型。
2. 根据数据模型生成 OpenAPI 模型。
3. 按照 OpenAPI 3.0 标准从模型构建 OpenAPI 文档。
4. 输出可在本地主机访问的完整运行的 Web API,便于开发和测试,也可轻松在线发布。

下面是 API 生成过程的 mermaid 流程图:

graph LR
    A[数据源] --> B[构建数据模型]
    B --> C[生成 OpenAPI 模型]
    C --> D[构建 OpenAPI 文档]
    D --> E[输出 Web API]
  • 发布 Web API :由于开放数据(OD)门户通常无法
需求响应动态冰蓄冷系统与需求响应策略的优研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕需求响应动态冰蓄冷系统及其优策略展开研究,结合Matlab代码实现,探讨了在电力需求侧管理背景下,冰蓄冷系统如何通过优运行策略参与需求响应,以实现削峰填谷、降低用电成本和提升能源利用效率的目标。研究内容包括系统建模、负荷预测、优算法设计(如智能优算法)以及多场景仿真验证,重点分析不同需求响应机制下系统的经济性和运行特性,并通过Matlab编程实现模型求解与结果可视,为实际工程应用提供理论支持和技术路径。; 适合人群:具备一定电力系统、能源工程或自动背景的研究生、科研人员及从事综合能源系统优工作的工程师;熟悉Matlab编程且对需求响应、储能优等领域感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①用于高校科研中关于冰蓄冷系统与需求响应协同优的课题研究;②支撑企业开展楼宇能源管理系统、智慧园区调度平台的设计与仿真;③为政策制定者评估需求响应措施的有效性提供量分析工具。; 阅读建议:建议读者结合文中Matlab代码逐段理解模型构建与算法实现过程,重点关注目标函数设定、约束条件处理及优结果分析部分,同时可拓展应用其他智能算法进行对比实验,加深对系统优机制的理解。
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