- 年份
- 2024(10209)
- 2023(14559)
- 2022(12125)
- 2021(10897)
- 2020(9137)
- 2019(20312)
- 2018(19744)
- 2017(37823)
- 2016(19847)
- 2015(21641)
- 2014(21360)
- 2013(20763)
- 2012(18710)
- 2011(16663)
- 2010(16298)
- 2009(14544)
- 2008(12900)
- 2007(10935)
- 2006(9168)
- 2005(7985)
- 学科
- 济(82550)
- 经济(82479)
- 管理(60494)
- 业(57608)
- 企(48511)
- 企业(48511)
- 方法(39959)
- 数学(35937)
- 数学方法(35394)
- 融(26661)
- 金融(26658)
- 中国(24870)
- 银(24377)
- 银行(24352)
- 行(23480)
- 财(21917)
- 地方(19351)
- 农(19244)
- 技术(17867)
- 业经(17690)
- 学(16659)
- 环境(16216)
- 制(16064)
- 务(15474)
- 财务(15422)
- 财务管理(15396)
- 企业财务(14818)
- 农业(13796)
- 贸(13298)
- 贸易(13288)
- 机构
- 学院(268886)
- 大学(267364)
- 济(111318)
- 经济(109132)
- 管理(107032)
- 理学(93760)
- 理学院(92797)
- 管理学(90939)
- 管理学院(90457)
- 研究(86849)
- 中国(70754)
- 科学(54314)
- 京(54202)
- 财(49823)
- 中心(43672)
- 农(43225)
- 所(41947)
- 财经(41263)
- 业大(40910)
- 研究所(38771)
- 江(37942)
- 经(37750)
- 经济学(35576)
- 农业(34041)
- 北京(32715)
- 范(32615)
- 院(32539)
- 经济学院(32429)
- 师范(32220)
- 财经大学(31266)
- 基金
- 项目(197337)
- 科学(157726)
- 基金(146438)
- 研究(140712)
- 家(129100)
- 国家(128155)
- 科学基金(111502)
- 社会(91642)
- 社会科(87471)
- 社会科学(87452)
- 省(77561)
- 基金项目(77534)
- 自然(73263)
- 自然科(71698)
- 自然科学(71681)
- 自然科学基金(70360)
- 划(65503)
- 教育(64489)
- 资助(59473)
- 编号(54841)
- 重点(45179)
- 部(43435)
- 发(43007)
- 创(42664)
- 成果(41446)
- 创新(40081)
- 国家社会(39581)
- 科研(38751)
- 教育部(37388)
- 课题(37059)
- 期刊
- 济(106346)
- 经济(106346)
- 研究(70669)
- 中国(47806)
- 学报(42826)
- 科学(39990)
- 财(38466)
- 管理(38049)
- 农(36930)
- 融(35299)
- 金融(35299)
- 大学(32899)
- 学学(31591)
- 技术(26906)
- 农业(25048)
- 教育(23161)
- 财经(19718)
- 经济研究(17934)
- 经(16966)
- 业经(16672)
- 统计(15131)
- 技术经济(14553)
- 策(14059)
- 科技(13944)
- 业(13544)
- 问题(13466)
- 理论(12780)
- 版(12485)
- 决策(12287)
- 资源(12038)
共检索到378393条记录
发布时间倒序
- 发布时间倒序
- 相关度优先
文献计量分析
- 结果分析(前20)
- 结果分析(前50)
- 结果分析(前100)
- 结果分析(前200)
- 结果分析(前500)
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
安欣 刘迪航 徐硕
颠覆性技术是促进国民经济发展和提升大国博弈实力的关键因素,培育和发展颠覆性技术意义重大、影响深远。建设美丽中国是时代的责任,实现碳达峰碳中和是大势所趋。从学术论文、专利以及基于Google Trends数据的社会媒体数据出发,构建多源数据融合的颠覆性技术度量方法。以增长率指标、创新性指标和社会影响力指标测度“双碳”领域颠覆性技术,综合考虑技术对科学界、技术界以及社会经济界三方面的影响;在识别过程中,采用改进后的CDTM模型解决多源数据公共主题提取的问题;通过客观赋权计算颠覆性指数得分,度量主题的颠覆性。实证分析识别出4项“双碳”领域的颠覆性技术,分别是生物炭吸附技术、有机生物炭基肥料制备技术、生物质裂解生物炭技术和生物质热解生物炭技术。四项技术均与国际认可的CCUS技术相关,中国和美国在“双碳”领域研究中占据优势地位。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王丹 周潇 赵捧未 樊嘉逸
[目的/意义]在新一轮科技革命和产业变革的时代背景下，颠覆性技术是一种另辟蹊径、容易造成技术突袭、颠覆传统游戏规则的技术。积极识别和前瞻布局颠覆性技术对实现国家科技创新跨越式发展具有重要战略意义。[方法/过程]从技术融合视角提出一种颠覆性技术识别方法。首先，基于专利IPC共现关系，并采用时间序列方式动态构建技术领域融合网络，利用结构熵指标识别领域融合网络中具有颠覆性的领域融合对；其次，将颠覆性的领域融合对与专利映射，筛选出候选颠覆性专利；在此基础上，通过深度剖析颠覆性专利的核心特征，筛选有效的测度指标；最后，基于深度学习Tabnet模型构建专利指标与颠覆性专利之间的关联关系，实现从大规模的候选专利中识别颠覆性专利。[结果/结论 ]以人工智能领域为例验证方法的可行性和有效性。研究结果共得到1 025条颠覆性专利。其中，颠覆性融合领域(G06K9,G06N3)包含443条颠覆性专利，这些专利主要涉及4大颠覆性方向：智慧医疗、智慧交通、智慧安防和智能制造。研究结果能够为政府、产业界和企业等利益相关者的科技布局、战略制定提供参考。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
吕璐成 赵萍 姜山 王燕鹏 张迪 王学昭 万勇 刘细文
[目的/意义]数据驱动的颠覆性技术识别工作的两个难点问题在于：如何准确地获得领域候选颠覆性技术，如何全面有效地评估候选技术的颠覆性潜力。针对这两个问题，提出一种基于候选技术辅助生成和多源数据评估的颠覆性技术识别方法，为颠覆性技术识别工作的开展提供新思路。[方法/过程]针对候选技术获取问题，提出了一种候选技术辅助生成方法，通过词性标注和Head-matching的方法自动构建领域技术层次结构体系，然后结合专家知识判断确定候选颠覆性技术；针对颠覆性潜力评估问题，基于表征“科学—技术—产业—市场”链条的多源数据，界定了两类颠覆性技术，分别是“研究储备高—技术成果多—产业规模大—公众关注高”的潜力型颠覆性技术和“研究储备高—技术成果少—产业规模小—公众关注低”的潜伏型颠覆性技术，并通过计算颠覆性潜力值（DPV）和颠覆性潜伏度（DLV）指标来评估候选技术的颠覆性潜力。[结果/结论]通过在材料领域应用本方法发现，评估得到的DPV较高的3项潜力型颠覆性技术（以石墨烯为代表的二维材料、先进半导体材料和增材制造材料技术）和DLV较高的3项潜伏型颠覆性技术（材料基因组、智能材料和超材料技术）覆盖了专家咨询确定的验证集中的6项技术，证明了本方法的有效性。[局限]技术层次体系自动构建方法适用于头名词特征比较明显的技术领域，技术颠覆性潜力评估采用的多源数据需要结合颠覆性技术本质特征进一步深化扩展。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
赵一鸣 孙运涛 孙晓蕾
[目的/意义]颠覆性技术作为产业革命的核心驱动力，可以迅速颠覆现有技术的发展轨迹，具有强大的破坏力。实现颠覆性技术的早期识别可以帮助企业和国家尽早实施战略布局，促进技术创新与产业升级。[方法/过程]综合多源异构数据，从新颖性、前瞻性、可行性和关注度4个维度，运用熵权TOPSIS法，构建颠覆性技术早期识别模型，并在氢能源领域进行实验验证。[结果/结论 ]研究结果表明，太阳能分解水制氢、物理吸附储氢和质子交换膜燃料电池是最具颠覆性潜力的氢能源领域技术。
关键词：
颠覆性技术 技术识别 计量分析
[期刊] 情报学报
[作者]
冯立杰 秦浩 王金凤 刘鹏 仵轩 张芷芯
作为推动社会进步与经济发展的重要力量，如何快速且精确地识别潜在颠覆性技术对于提升企业竞争力、推动产业变革等具有关键意义。本文提出一种融合专利数据与社交媒体数据的潜在颠覆性技术早期识别方法，是对已有研究理论和方法的重要补充。第一，检索相关领域专利数据，对数据进行划分；第二，基于颠覆性技术的特征，选取与颠覆性技术相关的指标以构建指标体系，并计算其技术影响力；第三，依托Bi-LSTM (bi-directional long shortterm memory)训练专利指标与技术影响力之间的关系，预测出候选颠覆性技术，并结合BERTopic提取技术主题；第四，通过BERTopic主题建模基于社交媒体数据提取出社会主题，并通过关注度和情感倾向对社会主题进行评价；第五，通过语义相似度，将社会主题与技术主题匹配映射，以对技术主题进行分类，进而识别出潜在颠覆性技术；第六，以医疗机器人为例，阐述该识别方法的应用过程。研究结果表明，Bi-LSTM模型在准确率、精准率、召回率和F1-score上均超过90%，优于其他模型；将医疗机器人领域中的潜在颠覆性技术划分为高关注度-积极态度、低关注度-积极态度与低关注度-消极态度3种类型；识别出的医疗机器人潜在颠覆性技术，能够为国家发展政策制定与相关产业布局提供参考。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王良 李牧南
[目的/意义]许多现有研究依赖于专利数据来识别颠覆性技术，但这些方法在专利文本的主题聚类分析方面仍有进一步优化的潜力。[方法/过程]通过构建基于新闻影响力增强的图注意力网络，以及自适应分配注意力权重，有效捕捉和充分利用技术主题词共现网络节点关系，在生成有代表性的节点向量后再进行专利文本主题聚类分析，可以进一步辅助识别潜在的颠覆性技术。[结果/结论 ]为进一步验证方法的有效性，选择智慧城市和工业互联网两个新兴技术领域进行实证检验。理论和实证分析显示，这种融合新闻影响力的图注意力网络聚类方法可以进一步丰富当前有关颠覆性技术识别的方法体系。
[期刊] 情报学报
[作者]
梁镇涛 毛进 李纲
颠覆性技术的识别与预测研究在服务国家重大科技战略发展需求、保障国家科技产业安全等方面具有重要意义。本文将专利家族视为技术单元，从对技术知识空间的改变视角定义高颠覆性专利，基于世界专利统计数据库（Worldwide Patent Statistical Database,PATSTAT）和微软学术论文（Microsoft Academic Graph,MAG）数据库，对专利的颠覆性、技术特征及“科学-技术”知识关联特征进行测度分析，并在此基础上提出了融合“科学-技术”知识关联的高颠覆性专利预测方法。本文将高颠覆性专利预测问题转化为监督式二分类任务，给定专利在其公开当年的“科学-技术”知识关联和其他技术特征，以其5年后的颠覆性指标值高低作为预测目标，训练机器学习模型。研究结果表明，(1)高颠覆性专利具有前置知识少且非主流、技术团队实力强、商业价值被低估、长期影响力大的特点；(2)专利的“科学-技术”知识关联属性是对其颠覆性进行预测的重要特征；(3)LightGBM (light gradient boosting machine)模型在综合性能与训练效率上取得了最佳表现，在半导体器件与电数字数据处理领域的实证结果验证了模型的有效性。但颠覆性技术的预测仍是一个困难的任务，后续研究可尝试从专利语义特征与结合多源数据等角度进一步提升性能表现。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵玉桐 杨建林
[目的/意义]针对来源于跨领域技术融合或应用的颠覆性技术建立识别框架，结合应用场景识别颠覆性技术，为颠覆性技术的遴选和培育提供参考，助力科技资源优化配置。[方法/过程]首先，基于跨领域专利的德温特手工代码字段进行突变检测；其次，依据突变类型、创新性和影响力筛选重要手工代码；最后，基于重要手工代码对应的标题摘要组合文本，提取专利关键词进行共现分析，根据词频及中介中心性筛选颠覆性技术关键词，并采用社区发现算法进一步识别具体应用场景下的颠覆性技术。[结果/结论]以人工智能领域为实证领域，识别出智能教育、人脸识别、智慧医疗、虚拟现实与增强现实、智能云计算、自然语言理解与生成、自动驾驶、智能机器人、智能家居等技术具有较强颠覆性，验证了方法的有效性。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
刘博文 白如江
为有效利用现存文献资源，深度剖析和挖掘颠覆性技术的演化脉络与演化特征，为把握科学动向、提升科技竞争力提供支撑，在系统梳理颠覆性技术演化相关研究进展的基础上，融合Web of Science论文、德温特专利索引数据库专利和美国临床试验数据库临床试验等数据源，运用主题识别、深度学习、网络分析、可视化分析等技术，利用专利、论文文献的Word2Vec词向量模型构建结果和LDA主题识别结果，结合临床试验应用范围，研究干细胞治疗技术在“科学发现—技术创新—技术应用”生命周期中的演化脉络与演化特征。实验结果梳理得到干细胞治疗技术发展演化路线图，分为萌芽期、起步期、突变发展期和快速发展期4个阶段，并分别从数据表现、实证技术本身和颠覆性技术3个层面归纳技术发展的滞后性、复合性、突变性、扩张性等4个演化特征，与干细胞治疗技术发展的科学事实以及当前学界对其的基本认识均相符。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
许佳琪 汪雪锋 陈虹枢 雷鸣
[目的/意义]颠覆性技术是引领当今世界经济发展的关键驱动力，跨领域颠覆性技术往往对技术的发展具有更加深刻的价值和意义，预先科学准确地识别跨领域颠覆性技术，是超前捕获技术发展方向并抢占科技竞争主动权的关键。[方法/过程]基于跨领域融合创新思想，构建跨领域颠覆性技术主题的识别方法和总体框架。具体采用ISI-OST-INPI分类体系与Rao-Stirling多样性指数，综合考虑专利所涉及技术领域的多样性、均匀度和差异性，对跨领域专利进行筛选后，运用文本挖掘和社会网络分析方法，构建跨领域专利关键词时序共现网络并聚类形成技术主题，并从网络内部知识流动的角度，结合跨领域颠覆性技术特征构建多维测度指标与综合得分，识别跨领域颠覆性技术主题。最后选取脑科学专利开展实证研究。[结果/结论 ]结果表明，类脑器官培育和神经干细胞的移植分化、脑机接口技术及应用、神经形态计算3个技术主题具有较强的跨领域颠覆性特征，并通过资料验证法进行结果验证，证明识别方法的可行性和有效性。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
吕鲲 项旻昊 靖继鹏
[目的/意义]颠覆性技术关乎国家竞争力和国际地位,科学准确地识别出颠覆性技术主题,能够解决技术发展过程中主题不够明确、发展路径不够清晰等问题,以此有效把握技术发展动态,调整国家科技战略布局,更好地抢占国际竞争制高点。[方法/过程]以能源科技领域的专利文本数据为研究客体,构建基于Word2Vec词向量与LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题向量的融合特征向量,并引入K-means算法优化主题聚类效果,最后结合颠覆性技术特征指标,识别颠覆性技术主题,利用DTM(Dynamic Topic Model)模型揭示该领域颠覆性技术主题的发展状况。[结果/结论]通过人工验证和模型结果对比可以发现,实证结果具有合理性,且模型的精准率、召回率、F1值均高于同类型的主题模型,证明该方法对颠覆性技术主题识别具有较好效果。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
王海军 于佳文
颠覆性技术被广泛认为是后发企业抢占市场先机的最佳赛道。如何把握颠覆性技术未来发展主题及方向?围绕这一关键问题，本文基于颠覆性技术的创新性、扩散性、转轨性、提升性及替代性等特征，从专利和微博视角切入，构建颠覆性技术主题识别模型，并以人工智能领域为研究对象，验证所提模型的可行性和有效性。进一步地，分析出人工智能领域中的自然语言处理、机器学习、类脑智能、智能机器人与虚拟现实是未来颠覆性技术发展的重要主题。本文研究结论丰富既有颠覆性技术创新理论体系，可为企业制定和调整技术创新战略和方向提供借鉴。
关键词：
颠覆性技术 技术主题 人工智能 技术识别
[期刊] 情报学报
[作者]
窦永香 开庆 王佳敏
识别潜在颠覆性技术有助于国家和企业加强颠覆性技术供给，使其在国际科技竞争中赢得竞争优势或实现变轨超车。传统基于文献计量的颠覆性技术识别方法通常利用论文和专利数据先构建关键词网络或关键词集，然后人工构造高阶数据特征进行分析。这种人工构造高阶特征的方法容易使关键词网络等的结构信息表达不充分，导致识别的准确性降低。本文提出一种基于图表示学习的半监督潜在颠覆性技术识别方法。首先，基于科技文献数据库数据，利用关键词共现频率和期刊影响力构建技术关键词加权网络；然后，通过反向传播算法基于匿名游走序列学习获得关键词网络的向量表示；接着，通过比较待识别技术关键词网络的向量序列与公认颠覆性技术关键词网络的向量序列之间的相似程度，反映技术演化特征的相似性，从而识别出潜在的颠覆性技术；最后，从近年来国内外与颠覆性技术有关的战略规划、预测报告中选取10项技术作为实验对象，采集WoS (Web of Science)数据对本文提出的方法进行实验验证，发现在预给定5项颠覆性技术的条件下，本文方法能较好地将其中潜在的3项颠覆性技术识别出来，并能够将2项伪颠覆性技术判断为非颠覆性技术。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王超1,2，许海云1，方曙1
为了把握颠覆性技术识别与预测方法研究进展，首先对颠覆性的内涵、特征和运行机制进行论述；然后，通过对已有文献进行系统梳理，将识别与预测方法分为5类，分别展开详述；最后，对各类方法进行比较分析。研究发现，已有颠覆性技术识别与预测方法仍处于发展的初期阶段，所有识别研究方法均是围绕颠覆性技术的外部影响或内在特征中的某一方面展开，并未将二者有机结合起来。未来，应综合把握颠覆性技术内外部特征，构建全面、系统的识别与预测框架。
关键词：
颠覆性技术；技术创新；技术识别；技术预测
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
单晓红 韩晟熙 刘晓燕
[目的/意义]颠覆性技术对技术和市场具有双重影响，无论是对科技发展还是市场结构调整都起到十分重要的作用，准确识别颠覆性技术能够解决可能出现的技术壁垒，对国家和企业具有重要意义。[方法/过程]从技术主题的演化趋势和演化形式两个维度提出颠覆性技术识别框架。首先，利用LDA模型和基于全局和局部影响力的社区探测方法识别领域内的技术主题。其次，基于颠覆性技术的“突变性”和“融合性”特征，引入技术主题时序共现网络和主题引用网络对主题间的演化趋势和演化形式进行判别，实现颠覆性技术的识别。最后，以人工智能领域为例验证本文提出的颠覆性技术识别方法的可行性和有效性。[结果/结论]该方法能够准确实现颠覆性技术的识别，研究识别出人工智能领域的七项颠覆性技术，包括“机器人模块化设计方法及应用”“相关领域机器人技术及应用主题”“仿生机器人技术及应用”“自动无人智能系统”“自动驾驶技术”“服务机器人技术及应用”和“机器人部件优化技术”这有利于我国抓住科技创新主动权，加快颠覆性技术布局。
文献操作()
导出元数据
文献计量分析
导出文件格式：WXtxt
删除
