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[期刊] 科技进步与对策
[作者]
高盼军 戚湧
随着科技迅猛发展和全球经济一体化进程的加快,知识产权尤其是专利变得至关重要。然而,高校专利质量水平相对较低,且大部分科研成果未转化为实际应用,造成资源浪费。建立基于深度学习的专利质量动态评估模型,结合专利静态特征和动态特征客观评估专利质量。通过分析国家知识产权局数据并选取1 000个样本进行测试,上述模型能够快速准确地对专利质量进行评估,并考虑技术水平、创新程度和市场需求等多维度因素。采用BP神经网络进行训练,通过不断更新数据实现自我学习和调整,可提高评估准确性和可靠性。该专利质量动态评估方法可为决策者判断专利价值提供参考,推动专利产业化和商业化进程。
关键词：
专利质量 专利评估 评价指标 深度学习
[期刊] 情报学报
[作者]
赵雪峰 胡瑾瑾 吴德林 吴伟伟 孙安东 赵涛
专利价值评估对打击非正常申请、净化市场环境具有重要的现实意义。本文以特征拼接、标签迁移及深度学习组合为中心构建专利价值评估方法，并基于2010—2020年广东省专利申请探究评估方法实际表现，引入多组对比模型进行实验分析。研究结果表明：(1)拼接著录事项信息，可构建出技术特征显现更强的专利研究对象，避免因指标类研究对象未足够体现专利技术本质而引发评估准确率不高的现象；(2)以专利法律视角量化出更具专利价值代表性的价值标签体系，在延展专利标签体系研究深度的同时，解决因引用率、下载访问量等传统标签与专利实际价值不匹配而造成的价值评估错误问题；(3)以高精细度词向量为构建原理，组建以BERT (bidirectional encoder representations from transformers)及LSTM (long short-term memory)为核心的专利价值评估模型，有效解决传统模型特征因提取能力不足而产生评估准确率偏低的弊端。本文从研究对象有效性、标签体系性及模型构建评估率三个方面提出优化改进策略，为专利价值评估提供了新工具，具有较强的实际应用价值。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
周炫余 陈丽 徐亚倩 郑勤华 蔡超飞
交互是联通主义学习的核心和取得成功的关键。现有交互水平评估主要依靠人工编码实现，存在时间滞后性和耗时耗力等局限，难以实时反映交互水平状况。因此，本研究以国内首门联通型慕课“互联网+教育：理论与实践的对话Ⅱ”为案例，运用人工智能领域中的深度学习算法，通过模型构建、模型检验和模型应用三个阶段实现了对联通慕课参与者交互水平的自动化评估。研究发现，在联通主义学习中：1）学习者成为交互主体，多元主体驱动课程交互；2）寻径和意会是决定联通主义学习成效的关键。本研究一方面检验和发展了原有联通主义交互规律研究，另一方面实现了联通主义学习情境中参与者交互水平的自动化评估，为联通主义学习评价和课程评价提供了工具支撑，探索了人工智能技术在改进教育研究和实践方面的价值和可能性。
[期刊] 会计之友
[作者]
李红
目前国内对于专利等知识产权的价值评估主要基于市场法、成本法和收益法,但这三种方法都有其适用范围和操作缺陷。为此文章介绍了一款便于实际操作的专利价值评估软件——IPScore,阐释了欧洲专利局提供的这一免费软件的基本功能,进而分析了该软件在我国的应用障碍并提出了相应对策。这有助于促进专利价值评估实践在我国的广泛开展。
[期刊] 统计研究
[作者]
苏为华 周金明
针对当前统计信息质量评估方法存在的问题,本文给出一种基于云理论的统计数据质量评估方法。首先,确定云模型的评价等级语言粒度,对其进行软划分,并根据统计数据质量的评价指标体系从八个维度刻画数据质量评估云模型,利用云模型加权算术平均集成技术构造评价综合云;然后,结合云模型相似性的测度方法,根据综合云与评价等级云模型的相似度判断统计数据质量评估综合云的隶属等级。最后,通过实例表明本文方法的可行性和有效性,该方法可以作为统计数据质量评估和监管的一个参考。
关键词：
云模型 数据质量 综合评估 相似度
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
宋凯 冉从敬
[目的/意义]高校是推进国家、区域科技创新的重要力量，对高校高价值专利进行探测和识别，对提升高校专利运营效率、加快高校科技成果向产业界转移、实现校企联动发展具有重要意义。[方法/过程]首先，从保护范围、研发水平、市场前景、主体特征4个维度出发，选取11个专利指标；然后，结合熵权法与突变级数法，从指标计算角度进行高校专利价值评估；最后，运用Doc2vec模型对专利摘要进行向量化表示，并结合局部离群因子算法（LOF算法）识别离群专利作为高价值专利，从内容分析角度评估高校专利价值。[结果/结论]以“云计算”领域的高校专利为例对所提方法进行实证，通过对基于指标计算和内容分析的评估结果进行融合获得了高价值专利，验证了方法的有效性和科学性，为高校专利运营和企业探寻高校高价值专利提供了方案参考。
关键词：
指标计算 内容分析 高校 专利 价值评估
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
王昊 邱思琦 王丽亚
针对传统轴承健康评估方法中过分依赖人工经验和对复杂信号的处理以及通用性较差的问题，提出了一种结合堆叠降噪自动编码器和强化学习网络的轴承健康状态评估的训练模型，对健康状态评估的训练方法进行优化。该方法全部训练流程以端到端的方式进行，不需要人工参与，直接利用轴承数据进行特征提取与健康状态建模，高效地评估健康状态的动态退化过程。实验结果表明，该方法健康状态评估的结果与PCA、RMS等方式相比，具有更好的单调性、关联性和综合性能，在不同工况下有着更好的适应性。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
董海珍
科技创新是现代化的发动机,是一个国家进步和发展最重要的因素之一。"随着互联网+"时代的到来,专利科学化发展得到了保障。准确的专利价值评估,是挖掘专利价值资源、优化产业结构的重要基础,能够促进科技创新的发展。本文首先分析专利价值与评估能力的相关性,认为专利质量、专利价值对企业的依托性以及专利价值的模糊性均会影响专利价值评估能力;其次,提出了我国专利价值评估能力在专利价值评估方法、专利价值评估体系、专利评估机构、专利价值评估人员等方面存在的问题;最后,在此基础上,提出了完善专利价值评估能力的政策建议,包括加强专利甄别、构建统一的评估标准、优化专利价值评估专家智库、培养专利价值评估复合型专业人才、发挥专利权"政银保"服务平台联动机制。
关键词：
专利价值 专利价值评估 评估能力
[期刊] 职业技术教育
[作者]
张悦
为解决传统STEM教育系统存在的功能不完善、用户端体验不佳、设备性能不支持、系统安防不成熟的问题，江苏省在高职院校推行了一套基于深度学习的学习管理系统。该系统由知识存储模块、学生学习模块、教师教学模块、用户交互模块和效果评估模块组成，通过构建卷积神经网络模型，整合高职院校的教育资源，为学生提供个性化和智能化的应用服务和为教师提供教学反馈和建议。调查显示，该系统可以促进创新型教师培养和学生多元发展，有助于提升高职院校综合实力。未来，需要从加强移动学习支持、人工智能辅助、跨学科整合三个方面进一步完善该系统。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
徐鲲 张楠 鲍新中
随着社会的发展,科技成为企业占领市场制高点的关键要素。以专利为代表的知识产权逐渐成为企业最富有价值的资产。专利价值评估是开展专利运营、实现专利经济效应的前提。本文首先对专利价值及其影响因素进行了文献梳理,并对各种专利价值评估方法进行比较;然后分析了各种专利价值评估方法的适用性;最后对完善专利价值评估工作提出建议。
关键词：
专利价值 价值评估 市场基准 非市场基准
[期刊] 科技管理研究
[作者]
浦墨 刘志辉 高影繁 吴振峰 崔笛
竞争情报赋能战略决策具有科学性,据此,从非财务因素视角探索研究地方企业深度价值评估方法。以A省企业科研项目承担及执行情况相关数据为依托,从经费投入能力、创新产出能力、外部资源获取能力、产学研合作强度、抗风险能力及承担项目平均达标率等6个维度构建地方企业深度价值评估指标体系,给出计算各指标值的有关数据具体处理方式方法和具体计算方法,实现具有较高潜在价值、较大发展潜力的企业识别,为地方遴选优质企业提供方法参考。
[期刊] 中国农业资源与区划
[作者]
陈颖 吴焕萍 谢能付 姜丽华 邱明慧 李永磊
[目的]相比于其它自然灾害，干旱是一种缓慢发展的危害事件，其持续时间长、破坏性大，给农业生产和自然生态环境带来很大影响。预测未来的干旱状况和发展趋势，对于制定科学有效的管理计划以减少灾害造成的损失具有重要意义。[方法]通过文献分析，文章着重归纳总结当前常用的5种基于深度学习的干旱预测模型及其采用的技术，厘清干旱预测方法的发展过程和最新进展，探索干旱预测领域面临的挑战和机遇，并提出未来干旱预测研究的研究方向。[结果]研究发现，基于深度学习模型的干旱预测方法在均方根误差、偏差、平均绝对误差和准确性等检验指标上均优于传统模型。深度学习方法是有效建立干旱预测模型的工具，能够处理大规模、高维度和复杂的数据。将不同的深度学习模型与各种仿生优化技术、小波分析、传统的物理模型或统计模型融合，能够降低模型预测的不确定性，提高预测的准确性和适应性。但是，基于深度学习的干旱预测模型对数据依赖性强、对计算资源需求高，未得到全面系统的应用。[结论]因此，在气候条件频繁变化的情况下，需要不断优化数据采集和监测系统，综合利用气象、农业、水文、生态和社会经济等多源信息，提高干旱预测精度。通过迁移学习、多模型融合、更先进的不确定性建模方法等来完善干旱预测方法，进一步推动深度学习技术在干旱预测领域的深入研究。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
韩阳
数字经济时代，数据要素积累和计算机算力迎来跃升，党的二十大报告也适时强调了人工智能等先进科技发展和交叉学科建设的重要性。基于此，本文从扩展后的终端产品(GFP)视角出发，将时空融合转化器算法(TFT)引入经济预测领域，对我国宏观经济系统内的产出指标进行了较为精准的批量式预测，并通过算法内部的变量选择网络和多头注意力机制从空间和时间两个维度综合评估了2019～2021年间的中国宏观经济运行。研究结论表明，在增长动能方面，我国产业演进具有以下三个特征，即工业的清洁生产转型、建筑产业链的外需驱动以及高技术产业的加速发展；在生产结构稳定性方面，我国工业生产体系在经济环境发生重大改变时较服务业等其他产业更具韧性；在政策效能方面，宏观层面上我国货币政策较财政政策整体效能更强、但传导速度稍慢，产业层面上我国工业、农业和建筑业的发展均在更大程度上受货币政策驱动，而对服务业来说，财政政策效能更为显著。本文拓宽了TFT算法的应用范围，印证了前沿深度学习技术在经济学领域存在着较大应用潜力，有助于促进人工智能和经济研究的交叉融合。
[期刊] 中国土地科学
[作者]
王华 罗平 张杰
研究目的:为全面表征影响因素与土地价格之间的复杂函数关系,提高城镇基准地价预测精度,研究一种更精准的地价评估方法。研究方法:提出一种基于深度学习思想的城市基准地价评估方法,通过实例法验证模型的可行性和有效性。研究结果:(1)与BP神经网络、支持向量机这类浅层学习模型相比,DBN的深层网络结构明显能够更好地挖掘城市地价样本集的深层特征,获得更好的评估精度;(2)DBN的无监督训练框架能够利用少量的训练样本获得较高的评估精度,并且随着无标签样本的增加模型评估精度也逐渐提高。研究结论:DBN模型能够精准拟合地价影响因素和土地价格之间的复杂关系,对于基准地价评估工作具有重要的实际应用意义。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
沈俊鑫 赵雪杉
针对现有的数据资源价值评估与定价方法主观性强、定量标准缺乏的问题，提出基于模型堆叠集成GBDT(Stacked-GBDT)算法的数据资源价值评估方法。首先，基于敏感性分析，从数据自身和市场两个维度归纳并建立了数据资源价值评估指标体系；然后，基于GBDT机器学习算法与Stacking集成学习算法，提出了基于StackedGBDT的数据资源价值评估算法，并与Random Forest和XGBoost算法进行对比以验证所提方法的正确性及有效性；最后，应用Stacked-GBDT模型对数据集进行动态定价。结果表明，Stacked-GBDT算法构建的数据资源价值评估模型可为数据价值测算及动态定价提供精确可靠的依据与支撑。
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