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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.
《湖北函授大学学报》2020,(1):183-185
电子词典、网站以及软件是辅助语言学习的三大主要网络工具,本文着重从应用的角度梳理了常见网络工具的使用现状,并就其发展趋势做出了归纳分析。 相似文献
3.
[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
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5.
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
6.
7.
针对软件需求变更的不确定性,从团队自身因素与客户因素两方面出发,分析软件项目开发过程中发生需求变更的主要原因。通过对多家公司及团队的研究,比较多个需求变更模型,并比较不同模型对项目开发工作量的影响,得出最优需求变更模型。该模型具有文档体现完整、开发与管理同步、后期维护成本低等特点。 相似文献
8.
9.
10.
广播电台的记者和编辑以及一部分报刊记者的手头,往往拥有很多珍贵的历史录音和其他声频资料,这些资料往往是以模拟的方式记录的,主要是盒式录音带,也包括开盘录音带和LP唱片。由于磁带模拟记录的无损保存期限很短,非专业条件下极限保存时间也不过10年左右,如果不及时数码化刻录成光盘,很可能成为一种遗憾。如果是广播电台的技术部门,将这些声音资料数码化保存并不困难,问题是国内各家电台的音频工作站目前出于系统资源和安全的考虑,都不提供端口向记者编辑开放这种服务,而报刊记者更无从得到声音资料的专业保存服务。本文将介绍和探讨利用… 相似文献