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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.
[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
4.
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
5.
6.
新闻媒体的舆论监督受法律的保护,同时新闻传播活动也要遵守有关的法律、法规。虽然目前用于规范新闻活动的行业规定较多,但是尚无新闻法、出版法、新闻记者法等专门法律,这对于一个以成文法为特征、以法治为目标的国家,显然是一大缺陷。新闻侵权的特殊性一般情况下,新闻侵权纠纷是在新闻从业者行使监督职责时发生,而新闻舆论监督则是建立在新闻自由的基础之上。如果没有包括采访权、报道权、批评权、发表权等在内的新闻自由,新闻的舆论监督便是一句空 相似文献
8.
企业如何打造自己的核心竞争力?一方面,可建立自主的知识产权;另一方面可将企业的人才优势转变成为专利优势。文章还分析了我国现有中小型企业的技术创新能力,强调了加强知识产权工作的重要性。 相似文献
9.
10.
指出新颖性、创造性和实用性是取得专利权的条件,其中创造数越大,则专利保护范围越小;必要技术特征数越小,则专利保护范围越大.专利保护范围越小,则取得专利权的可能性越大;反之,可能性越小.文章指出了专利申请保护决策的基本思维模式. 相似文献