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[期刊] 图书馆论坛
[作者]
奉国和 陈丽霞 邓伟伟 刘任铧
基于专利数据识别领域内新兴技术主题,有利于准确把握未来技术发展趋势。建立专利引用关系网反映技术集群程度,基于Louvain社区发现算法进行引用网络聚类得到初始社区,设计核心-边缘标签传播的重叠社区发现算法得到重叠专利集。将获取的重叠专利数据集作为候选新兴技术,构建新兴技术识别指标体系判断候选集中新兴技术专利,并进行主题挖掘。研究发现:将Louvain算法与核心-边缘标签传播算法相结合可得到高质量的重叠社区;基于重叠社区、多维度测度指标及LDA模型,能更能全面、准确获得新兴技术主题。
[期刊] 经济管理
[作者]
白景坤 刘畅
从企业生态层面考察战略性新兴产业政策的效果对实现高质量发展至关重要。本文将战略性新兴产业政策视作一项准自然实验,基于企业生态位理论,运用2007—2017年沪深A股制造业企业数据,通过双重差分法(DID)探究战略性新兴产业政策对技术生态位重叠度的影响效果。实证分析发现,战略性新兴产业政策对技术生态位重叠度增加具有促进效应,这源于产业政策激发了企业的策略性创新和对战略性新兴产业的行业进入。研究还发现,融资约束和数字化转型具有负向调节效应,成长期企业和技术密集型企业更容易受到政策效应的影响。本文有助于厘清当前战略性新兴产业政策与企业技术创新的关系,对优化战略性新兴产业高质量发展政策具有借鉴意义。
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王宏 刘沁莹 胡玉峰 王庆红 周育忠
新兴技术在科技革命和产业变革中发挥着重要作用,准确把握新兴技术发展方向有助于国家政策制定和科技快速发展。融合学术论文和专利文献数据,构建一套新兴技术识别方法。通过主题N元语法(TNG)模型抽取和筛选技术主题,确定关键技术主题,通过量化新兴技术的5项特征指标:影响力、增长性、连贯性、创新性、不确定性和模糊性,计算新兴指数得分,对多源数据融合新兴技术进行识别和预判。预测新兴技术未来发展趋势,可为电网领域可持续发展提供有价值的参考,验证研究方法的可行性和有效性。
[期刊] 情报学报
[作者]
黄璐 朱一鹤 张嶷
随着新一轮科技革命和产业变革的加速演进,新兴技术识别成为影响一个国家和地区未来发展战略的重要议题。本文基于德温特专利数据,引入复杂网络链路预测方法与神经网络算法构建动态预测新兴技术发展网络的方法体系,并围绕新颖性与影响力两个维度识别新兴技术主题。同时,应用钙钛矿材料领域相关数据进行实证分析,验证了本文新兴技术主题识别方法的可行性与有效性。
[期刊] 中国软科学
[作者]
宋艳 银路
本文以新兴技术动态评估方法为基础,讨论了其过程中每一步骤的风险组成。提出可以将这些风险沿着技术环境、技术自身、企业组织三个方向进行归纳、分层,并建立了新兴技术风险评估的三维分析概念模型。特别指出在新兴技术评估过程中,管理者对那些更远期、深层、抽象、隐含层面的风险的认知和理解显得尤为重要。
关键词:
新兴技术 动态评估 风险 三维分析
[期刊] 情报学报
[作者]
李昌 杨中楷 董坤
新一轮科技革命时代背景下,新兴技术识别有助于把握前沿技术及其走向,有助于科学规划科技战略。本研究在界定新兴技术定义和属性基础上,依据新兴技术的属性在时间维度上的变化特征,提出一种基于新颖性、传承性、关注性、引领性和无序性等多维属性变化特征的新兴技术识别方法,并通过纳米医学领域的实证研究,证明该方法能有效识别新兴技术并具备细粒度展示技术内容和发展脉络的功能。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邓启平 柯佳秀
[目的/意义]为更早地揭示交叉学科领域的发展方向,研究基于基金项目数据的交叉学科领域新兴主题识别方法。[方法/过程]将新兴主题和学科交叉主题识别方法相融合,采用定性判别和文本分析相结合的方式衡量项目的学科交叉性,并利用LDA模型从学科交叉项目的文本中探测学科交叉主题,然后基于主题支持文档和项目资助时间及金额信息,利用主题新颖度和主题强度指标测度主题的新兴程度,最后通过新兴程度的连续性遴选出新兴交叉主题。[结果/结论 ]对量子技术领域进行实证分析,识别出5个新兴交叉主题,通过分析新兴交叉主题的发文趋势和学科交叉态势,在一定程度上验证了方法的有效性,研究成果对基于基金项目数据识别交叉学科领域新兴主题的方法研究与实践具有参考价值。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
冯青春 程伟 杨庆华 荀一 王秀
为实现番茄自动化采收,针对温室光照条件多变、背景复杂及果实簇生遮挡的特征,构建了基于线结构光视觉的番茄果实识别定位视觉系统,并提出了一种针对簇生重叠果实的区域分割方法。在(2R-G-B)色差模型下利用动态阈值分割,提取成熟果实区域;计算亮度渐变梯度向量,采用灰度重心法提取结构光条纹中心线;基于线结构光立体测量原理,在光条纹扫描视场过程中实时获取成熟果实表面三维信息,并映射形成果实表面与相机光心距离深度图像,实现簇生重叠果实区域的立体分割;基于果实表面激光条纹点空间坐标拟合果实外接球体,获取果实形态和空间坐标信息;试验结果表明,视觉系统单次识别测量耗时2.8s,果实直径测量误差小于6mm,果实与...
[期刊] 工业工程
[作者]
李天恩 何桢
在两维空间中,当关键质量特性之间存在相关关系并且预定义故障类之间重叠时,传统的模糊聚类算法FCM对双故障并发的识别率会下降。为了提升对重叠并发双故障的识别率,一种新算法PILDA被提出,该算法提出的主成分修整能够消除重叠的影响,而双故障判别区间确定的方法则能够实现对未预定义的并发双故障的识别。经过864种不同相关关系和均值偏移量的故障组合仿真实验,结果表明PILDA能有效识别并发故障及预定义单发故障,平均识别率为84.94%,明显高于FCM的58.13%。该方法具有一定的应用价值。
关键词:
线性判别分析 主成分修整 判别区间
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
田章朋 梁鹤鸣 聂如欣 王晓康 王坚强
基于社会网络的群体决策方法能够利用成员之间的社会关系促进群体共识达成。本文以群体成员之间的社交关系网络为切入点,提出一种基于重叠社区划分的大群体共识决策方法。首先,采用基于标签传播的重叠社区发现算法将大群体划分为若干重叠的子群,其次,采用综合考虑社会网络分析和成员偏好的权重确定方法分别计算个体与子群的权重值。然后,设计面向不同共识水平的偏好调整策略,构建基于Uninorm聚合算子的行为管理方法处理非合作行为,并设计意见替代策略处理未修改偏好的个体成员意见。该大群体共识达成方法借助社会网络分析方法,进一步探究了重叠社区环境下的个体权重分配问题和多种行为管理方法,所提方法的有效性通过算例和仿真实验得到验证。
[期刊] 情报学报
[作者]
周源 刘宇飞 薛澜
基于文献数据帮助技术预见研究提高其信度和效度,逐渐受到国内外预见方法学的关注。但是,传统文献计量学无法高通量的处理数据,分析时未能考虑文献的语义信息,同时,无法有效的嵌入技术专家领域知识与判断,使得适用性和有效性受到限制。因此,本文提出一种基于机器学习主题模型的新兴技术识别预见方法,通过对技术领域全样本的论文与专利数据的高通量融合处理,挖掘论文与专利的语义信息,从而提高技术识别的全面性与颗粒度一致性;在此基础上,将预见专家组的领域知识与判断,融入机器学习过程中,从而提高机器学习的准确度与识别新兴技术的能力,同时,使用论文与专利每年引用率作为指标,分析技术领域下细分技术的潜在新兴模式。本研究以机器人技术为例,提取Web of Science(Wo S)论文数据库和Thomson Innovation(TI)专利数据库的十余万全领域海量数据,识别出机器人领域的新兴技术簇群,并进一步甄别全新技术颠覆和跨领域技术融合驱动等两种新兴技术出现模式,为新兴技术发展轨迹预见工作提供有益的支持。
关键词:
主题模型 机器学习 新兴技术 机器人技术
[期刊] 科技进步与对策
[作者]
周磊 杨威 王芮
基于技术融合视角,从知识联接创新角度揭示新兴技术形成机制,利用技术知识流分析方法,构建包括专利-领域-部门三维度的新兴技术识别框架。采集德温特创新索引(Derwent Innovations Index,DII)中的光纤通信专利开展实证研究,结果表明:光纤通信产业的新兴技术专利主要分布在日、美、中三国,且多由日、美企业掌握;光纤通信最重要的新兴技术领域来自于光学、电信及二者的融合;光纤通信最重要的新兴技术部门来自于设备、电子工程及二者的融合。最后,对国内光纤通信企业开展技术创新提出对策建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
刘同 真溱 汤珊红
美国助理国防部长办公室资助,兰德国防研究所采办和技术政策中心完成了一份报告,作者是兰德公司的高级助理C.Eusebi和R.Silberglitt。在此研究报告之前,已经有许多研究人员做过基于专利引用或者文献引用开展技术预测的研究,但是最近的一项研究表明,专利的引用与其价值之间的函数关系并非线性,并且二者之间的单调性也没有以前认为的那么理想,这说明上述方法在预测新技术时存在着一定的不足。美国专利商标局(USPTO)的专利分类系统已被用于
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张凯 吕璐成 韩涛 赵亚娟
[目的/意义]基于“论文—专利”关联视角,文章通过新兴技术抽取与量化研究的方式识别“从论文到专利的创新链条上对未来技术发展趋势有引领作用”的新兴术语。[方法/过程]创新性地结合了Termolator算法和GPT提示学习的新术语提取方法。该方法通过对比实验,探索了GPT提示学习在术语抽取中的应用效果,并且显著提高了术语抽取的准确性和召回率。进一步,利用Minibatch Kmeans++ 算法对术语识别结果进行聚类,形成技术主题,并通过多维指标量化分析方法对这些新兴技术主题进行识别和分类。[结果/结论]将新兴技术术语划分为热点型、前沿型、应用型和潜在型新兴术语,实现对技术术语主题的有效识别和分类。研究成果表明,该方法能够有效揭示大模型研究领域中对未来技术发展趋势有引领作用的新兴技术,为新兴技术术语识别提供新途径。[局限]技术术语向量化表征和新兴技术主题识别指标阈值确定存在一定局限性,需要进行进一步研究。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈洁 刘斌斌 赵姝 张燕平
图自编码器模型作为网络表示学习的代表性方法,在链路预测和节点分类任务方面性能表现优异。然而,图自编码器模型在处理社区发现任务时通常只考虑局部节点连边的重建而忽略了社区全局结构的影响,尤其是在多个社区存在重叠节点的情况下,难以准确判断节点归属关系和社区分布。针对此问题,该文提出了一种面向重叠社区发现的无监督模块度感知图自编码器模型(modularity-aware graph autoencoder model for overlapping community detection, GAME), GAME采用一种高效的模块度损失函数,该函数在网络嵌入过程中保留社区关系的同时,能重构损失并更新编码器的参数,以提高模型针对重叠社区发现任务的性能,进而将GAME得到的社区隶属度矩阵以概率节点形式进行社区分配。该文提出的GAME在10个公开数据集上进行实验验证,并与主流的基于表示学习的重叠社区发现模型进行对比。实验结果表明:在归一化互信息(normalized mutual information, NMI)评估指标下, GAME模型性能优于主流模型,证明该模型有效。
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