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1.
[目的/意义]研究时间因素对专利被引频次的影响,可以减少时间因素对技术评价活动的制约,提高评价的准确性和可信度。[方法/过程]采集1975-2017年的美国专利数据,开展基于固定效应法的专利被引频次的修正研究。将专利按照不同公开年份和不同技术领域分组,选定组内均值和6个TOP分位数为被引频次基准,统计当前时间点的被引频次基准线及基准线的历史时序变化情况。建立神经网络模型,拟合基准线的时序变化规律,并预测未来统计时间点的基准线。[结果/结论]专利公开年份和统计年份的时间差异,使得专利被引频次无法直接进行比较。本文建立了基于不同技术领域、不同公开年份和不同统计年份的专利被引频次基准线,为专利评估提供参考。  相似文献   
2.
3.
学科核心素养是学科育人价值的集中体现,是学生通过学科学习逐步形成的正确价值观念、必备品格和关键能力。物理学科核心素养主要包括物理观念、科学思维、实验探究、科学态度与责任四个维度。他们是相互联系的有机整体。本文以《质量》一课为例,结合课堂实践,探究如何在物理教学中实现对中学生物理核心素养的培育。将物理核心素养凝练为具体的实施策略:在探究中发现,在体验中感悟,在试错中修正,在反思中成长。  相似文献   
4.
实习管理作为高职院校特有的人才培养模式,是教育教学不可或缺的环节之一,管理的科学、合理、全面直接关系人才培养质量,关系学生未来的就业方向.以福州职业技术学院为例,从实习管理存在的问题为切入点,分析如何更合理、更科学地进行学生实习管理,从而提高人才培养质量.  相似文献   
5.
为严格学术期刊出版资质,促进学术期刊健康发展,国家新闻出版广电总局于2016年组织开展了第二批学术期刊认定工作。经过各省、区、市新闻出版广电局及中央期刊主管单位初审上报,总局组织专家严格审核,正式公布了第二批认定学术期刊名单,《成才之路》位列其中,成为国家认定的学术期刊。我们将以此为新的起点,继续坚持高质量、高标准的办刊要求,进一步提高学术质量,努力创新求实,打造中国人才教育学研究领域精品学术期刊。  相似文献   
6.
7.
[目的/意义]研究方法在学术研究中发挥着至关重要的作用。确认图书馆情报学领域主要的研究方法,并对它们进行了解熟悉,以在开展研究时能合理选择、灵活使用,确保研究质量。[方法/过程]对近2 000篇图书馆情报学领域的研究文献以及相关研究方法论文进行内容分析,在此基础上对研究方法的类分命名、图书馆情报学界主要的研究方法的确定、特点和使用注意事项进行介绍和讨论。[结果/结论]研究方法应以数据收集法而不是数据分析法命名。图书馆情报学领域常用的研究方法包括实验法、问卷法、理论研讨法、内容分析法、访谈法和书目计量法,每种方法都有各自的特点。因而在选择使用时,既应根据具体研究课题及研究方法之特性,也要考虑使用注意事项,并尽量在同一研究中采用两种或更多的方法,以扬长避短,更有效地展开研究。  相似文献   
8.
在小学语文教学中,"微课"作为一种新型的课程资源,它短小精悍、目标明确、内容多样,便于师生在课堂教学中进行广泛的互动交流和双方综合能力的提升。实践证明,微课应用于小学语文课堂,对创设教学情境、降低学习难度、帮助学生释疑解惑、加强课堂的互动性、促进学生思维发展、培养学生语文综合能力等方面,其优越性不容置疑。广大小学语文教师只有在课堂教学中恰当、巧妙、有效地使用这一技术,才能真正发挥其功用,提升课堂教学效益,促进学生语文能力的发展和提升。  相似文献   
9.
[目的/意义] 两个国家间的创新合作机会有些是显性直接的,有些是潜在间接的。在此试图构建一种计量和分析专利引用关系的方法,用于发现两国间潜在的间接创新合作机会。[方法/过程] 全球价值链上不同环节专利之间的引用关系中,蕴含着相互衔接、配套的间接合作关系,而不同环节的专利通常具有不同的功能,即IPC存在一定跨越度。因此,设计"专利引用跨越度"指标及算法,用于计量和筛选专利引用网络中"引用跨越度"达到预设阈值的专利引用关系,作为发现间接创新合作机会的基础数据。以新加坡在中国获得授权的发明专利为样本,基于专利引用跨越度计量并配合人工解读和识别,发现中新两国间一系列的间接创新合作机会。[结果/结论] 基于专利引用跨越度计量的两国间间接创新合作机会发现的方法,被实验检验为有效。  相似文献   
10.
基于深度学习的中文专利自动分类方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求,设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法,对比各种方法的分类效果,从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷,基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术,考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征,设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型,以中国专利为例,选取IPC主分类号的"部"作为分类依据,对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示,采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。  相似文献   
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