An Engineering-to-Biology Thesaurus for Engineering Design
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Engineering design is considered a creative field that involves many activities with the end goal of a new product that fulfills a purpose. Utilization of systematic methods or tools that aid in the design process is recognized as standard practice in industry and academia. The tools are used for a number of design activities (i.e., idea generation, concept generation, inspiration searches, functional modeling) and can span across engineering disciplines, the sciences (i.e., biology, chemistry) or a non-engineering domain (i.e., medicine), with an overall focus of encouraging creative engineering designs. Engineers, however, have struggled with utilizing the vast amount of biological information available from the natural world around them. Often it is because there is a knowledge gap or terminology is difficult, and the time needed to learn and understand the biology is not feasible. This paper presents an engineering-to-biology thesaurus, which we propose affords engineers, with limited biological background, a tool for leveraging nature’s ingenuity during many steps of the design process. Additionally, the tool could also increase the probability of designing biologically-inspired engineering solutions. Biological terms in the thesaurus are correlated to the engineering domain through pairing with a synonymous function or flow term of the Functional Basis lexicon, which supports functional modeling and abstract representation of any functioning system. The second version of the thesaurus presented in this paper represents an integration of three independent research efforts, which include research from Oregon State University, the University of Toronto, and the Indian Institute of Science, and their industrial partners. The overall approach for term integration and the final results are presented. Applications to the areas of design inspiration, comprehension of biological information, functional modeling, creative design and concept generation are discussed. An example of comprehension and functional modeling are presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle