基于全球专利的机器学习技术竞争态势分析

随着人工智能的蓬勃发展,机器学习作为其关键核心技术,也得到了前所未有的发展机遇.为了揭示机器学习技术发展趋势、发掘核心技术热点、识别重要申请人,基于IncoPat数据库对全球机器学习技术专利进行计量分析.从专利的申请/公开趋势、全球竞争情况分布、中国竞争情况分布、中美专利对比分析等维度进行剖析,分析得出机器学习专利处于快速增长期,全球机器学习领域的研究热点主要集中于计算机系统、电数字处理、数据识别等方向.美国在机器学习领域具有较强的研发实力,竞争优势明显.在中国大陆地区,地区经济状况对机器学习产业的发展具有明显影响,腾讯公司是机器学习领域较为优质的中国企业.     

基于全球专利的知识图谱技术发展与竞争态势分析

利用专利计量法、社会网络分析法,对全球人工智能领域知识图谱技术相关专利数据进行分析,从发展概况、专利价值、专利地图、技术热点、技术演化等方面揭示全球竞争态势,并着重对比分析中美两国专利布局情况,为中国知识图谱技术的创新发展提供借鉴和参考.研究结果表明:知识图谱技术领域的全球专利申请态势活跃,中国占据专利申请数量领先优势,集群科研创新氛围浓厚;中国专利技术布局侧重于与应用场景相结合的关键技术研发;中国在全球专利市场布局规模、关键技术原创性方面与美国有一定差距,核心技术存在被国外机构卡脖子的风险,需挖掘开发高价值技术成果以提高市场竞争力.     

基于专利视角的全球电动汽车技术竞争态势研究

本文基于专利情报分析方法,从专利数量、申请趋势、被引频次、地域布局等多个维度分析全球各国在电动汽车产业领域的技术竞争态势。研究结果表明:日本是电动汽车申请专利大国,技术发展活跃;日本、美国和德国专利质量高,技术占据竞争优势;全球巨头企业主要在本国、中国、美国进行技术布局;中国近十年内在电动汽车技术上取得巨大进步,发明专利总数排第二;中国企业相较日本、德国、美国、韩国技术实力仍稍显弱势,创新能力有待提高。     

全球LED背光源技术专利态势分析

选择HOMSON集团的DWPI数据库,采集1965-01-01到2008-12-31的发光二极管(LED)背光源技术专利文献,建立专利数据库.采用Derwent Innovation Index专利分析系统,分别从专利申请总量和趋势、重点专利技术和持有人等方面,对LED背光源技术专利进行了深入的分析,并对比分析了国内外技术专利现状以及主要专利申请国家的申请情况.研究表明在LED背光源技术专利方面,我国原创性核心专利较少,还有待提高,并提出了发展我国LED背光源技术专利的策略.     

全球低碳技术专利发展态势分析

哥本哈根联合国气候会议的召开,再次将全球变暖等环境气候问题摆到全世界的面前,而低碳技术竞争将决定未来气候变化国际博弈的格局和走向.该文对低碳技术领域的专利进行检索分析,希望对低碳产业的研究和发展提供一定的参考和支持.     

基于文献计量的全球氢燃料电池技术竞争态势分析

在全球气候变暖和能源供给日益紧张的背景下,氢燃料电池因其绿色高效的优势受到各国的关注。该文梳理和分析了主要国家/地区氢燃料电池发展战略与规划;并采用文献计量和文本挖掘技术,分析了第五代氢燃料电池——质子交换膜燃料电池的发展态势。研究结果表明:主要国家十分重视氢燃料电池技术,近年来纷纷出台政策加强战略布局和研发投入。从专利数量变化趋势和分布上看,氢燃料电池技术发展可能处于瓶颈期;日本和美国技术竞争优势明显,日本是该领域最大的技术来源国和技术市场国,且专利集中在丰田、松下电器等大型跨国企业手中,跨国企业技术垄断趋势明显;质子交换膜燃料电池技术研发热点主题主要集中在膜电极组件、辅助与控制系统等技术领域。     

基于专利的老年智能健康技术竞争态势分析

通过对老年智能健康技术领域的专利分析,本文从总体竞争态势、竞争广度、竞争深度3个维度对该领域进行研究。研究结果显示,近几年,依托国家大力发展老年产业和互联网技术的快速发展,加快了老年智能健康技术商业化的步伐,处于快速成长期的老年智能健康技术正在向老年日常健康生活管理与预防方向转移。老年智能健康技术是一个新兴领域,深入分析该领域的专利,并结合可视化手段,可以了解该领域的研究现状和发展态势,为相关企业技术研发提供有益的借鉴和参考。     

全球纳米技术领域专利计量分析

运用专利计量方法,从纳米专利的年度分布、国家分布、机构分布和热点技术领域分布等方面对世界纳米技术发展前沿进行计量分析,以期对我国纳米技术的发展产生一定的促进和指导作用.     

支持向量机下机器学习模型的分析

首先概述了支持向量机的发展与应用,指出其在机器学习领域有较大的发展前景.分析了支持向量机的基本算法,进而阐述了基于支持向量机的机器学习模型构造思路.给出了其应用于机器学习模型的核函数和训练算法,最后给出了学习模型的具体分类效果.     

基于DII的半导体激光加工领域专利分析

利用DII数据库的专利信息资源,采用专利分析的研究方法,对1963—2014年收录的有关半导体激光加工领域的专利进行了分析,以了解全球半导体激光加工制造领域的研发趋势、国家布局、技术热点和主要竞争机构. 分析表明,半导体激光加工技术领域专利申请量近年始终保持增长的趋势;中国申请专利数量处在全球排名第三的位置,主要的竞争对手为日本和美国;主要的竞争机构几乎被日本所垄断;主要的技术领域集中在半导体器件、焊接和利用受激发的器件等方面.     

基于机器学习与大数据技术的地球物理测井系统

地球物理测井数据通常来自数值模拟、岩石物理实验、仪器测试、生产实践、测井数据采集、地层综合评价等,但来源不同的数据之间缺乏共享,难以实时获取和应用。为了实现源于测井研究不同领域的各类海量数据互联互通,高效、优质、低成本地解决现场测井技术问题,指导测井仪器设计、测井资料处理与实时评价,以测井大数据和机器学习技术为基础,采用针对不同模型条件下的快速优化算法,建立一个弥补时空差异、知识差异、能实时高效模拟的智能测井系统,通过实例分析了这种智能一体化测井系统的优势和发展趋势。     

基于技术竞争情报和组织学习提升企业技术创新能力

企业技术创新能力可以通过三种途径获得,即引进技术基础上的再创新、集成创新和原始创新。当前,大多数中国企业依赖前两者实现技术创新。从技术竞争情报、组织学习和技术创新的概念入手,探讨了三者之间的关系,提出了基于技术竞争情报和组织学习提升企业技术创新能力的系统动力学模型,即首先由技术看门人来搜集技术竞争情报,之后通过组织学习网络在企业内部扩散和吸收,在引进和吸收的基础上使之转换为企业内部创新能力,其中对技术竞争情报进行正确的筛选则是提升企业技术创新能力的关键。     

基于机器学习的住院患者压力性损伤分析与预测

压力性损伤是护理工作的重点,也是评价护理质量的重要指标,设计合理的评估量表和科学预测是预防的关键措施。基于传统的12个指标,再新增3个风险指标,设计更全面的风险评估量表;据此收集一段时间内住院患者的信息,采用卡方检验分析对损伤有显著影响的指标,将患者分为入院时和院内获得性压力性损伤两类,分析其特征、产生部位和分布科室。基于支持向量机、概率神经网络和广义回归神经网络3种方法建立预测模型,在支持向量机中,采用高斯核函数构建模型,并使用遗传算法优化核函数参数。比较4种场景下3种方法的预测精度,支持向量机的预测准确率最高,达到84.68%,另外2种方法的准确率较低,均为82.78%。     

基于机器学习的运营商客户行为分析

为了有效处理企业越来越多的业务数据,为企业业务提升和用户价值挖掘提供积极帮助,将机器学习方法应用于某运营商客户业务数据处理过程。首先对原始数据进行预处理,去除重复值、缺失值、异常值,并进行标准化处理,然后对不平衡数据采用合成少数类过采样(synthetic minority over-sampling technique, SMOTE)技术进行过采样,减少了预测的偏差。对处理后数据分别建立传统神经网络模型、优化神经网络模型和随机森林模型,并通过结构调优和参数调优等进行模型优化,对运营商客户进行预测与分析。结果表明,优化后的模型预测准确率可达96%,有良好的客户预测与分析效果,可见优化模型的有效性。最后为运营商挽留流失客户、维系非流失客户提供了解决方案,为运营商实施精准营销、节省运营商营销成本和创造更多利润提供了技术支持。