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[期刊] 科技进步与对策
[作者]
王菲菲 贾晨冉 刘俊婉
以人工智能领域论文和学者为研究对象,探讨科技项目资助对论文产出绩效的作用效率。运用负二项回归分析不同国家、领域资助种类、强度对论文引用和载文期刊水平的影响,结果发现,各项资助指标均可提升论文质量,但在不同地域和研究方向上的作用效果有所差异。运用倾向得分分层和线性回归,从发文、被引量和h指数角度测度资助对学者产出绩效提升的有效性,结果发现,资助能够显著提升学者产出力和影响力。通过Tobit回归测度资助项目数量和金额对不同年龄群体学者发文、被引量与变化率等指标的影响,结果发现,资助项目数量增加可整体提升学者产出绩效,资助金额增加更能扩大产出力和影响力的动态提升幅度。据此,提出资助改进策略和评审机制优化等相关建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王菲菲 赵旭
[目的/意义]从论文层面计量角度出发,针对不同科研人员阅读文献的需求,综合传统计量指标和新型社媒网络指标,提出核心文献价值测度与识别的思路与框架,进而为领域科学研究推进、科研管理服务开展提供一定的参考。[方法/过程]将核心文献划分为经典、热门和前沿三类,综合多重指标运用熵权法和主成分分析方法构建文献价值测度体系,并以人工智能领域为例进行实证研究。[结果/结论]实现了针对不同科研需求的人工智能领域核心文献识别与推荐,揭示了不同类型核心文献所属方向、所载期刊、所选指标、时序影响等方面的差异。[局限]纯粹客观赋
关键词：
计量分析 核心文献 价值识别 人工智能
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陶斯宇 谭宗颖
[目的/意义]在基础研究双轮驱动的发展趋势和政策背景下，开展生物医学领域基础研究转化的测度方法研究，可为学术成果转化潜力发现、基础研究转化效果评价提供支撑。[方法/过程]首先，结合生物医学领域基础研究转化在研究内容和研究主体维度的表现，构建两个基础—应用概念量化模型；然后，利用词表匹配方法识别论文中代表基础—应用概念的词组并计算论文应用性水平测度变量；最后，通过构建量化巴斯德象限模型，综合利用论文应用性水平测度变量划分目标论文及其施引论文的研究层次，并基于引文关系中基础—应用研究层次的变化设计一组衡量基础研究向下游应用研究转化程度的指标。[结果/结论]实证分析选取干细胞和免疫学领域国家自然科学基金资助面上项目（2010和2011年批准）产出论文为数据集，验证方法的可行性和有效性。在所设计的5个转化指标中，应用转化分数、临床转化度、产业转化度能够提示论文向临床或技术转化的可能性，可辅助生物医学领域基础研究成果转化潜力早期识别、转化效果近期评价等应用场景。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
徐家天泽 程如烟 姜桂兴
作为当前科学研究的主要方式之一，科研合作能够有效提高科研产出的质量与数量。本文基于中国人工智能领域1980—2019年Web of Science合著论文，采用文献计量与社会网络分析构建科研合作网络，对中国人工智能领域国际合作情况进行研究，并探索中国人工智能领域高水平国际合作发展趋势，为未来相关研究提供借鉴。
关键词：
合著论文 国际合作 人工智能
[期刊] 中国远程教育
[作者]
张志祯 张玲玲 徐雪迎 刘佳林
能够自主"感知、理解、预测、行动"的人工智能是灵活强大的学习技术,在教与学过程中可以发挥多种作用。技术的灵活性为智能教学系统的设计和应用带来了挑战。合理的功能定位是人工智能技术发挥作用的前提,对其教学角色隐喻的分析对于智能教学系统的研究与利用有指导作用。本研究选择人工智能教育应用领域的高影响力项目开展了案例研究。案例研究表明,人工智能的教学角色隐喻主要有辅导者、教练、评价者、协调者、联通者、同伴和学生七种。从历史发展与现状来看,占优势的为教练、评价者和辅导者等教师隐喻。从教学的完整过程看,人工智能尚无法比肩人类教师,但在"行动中"其表现并不逊色于人类个体,在很多情况下各有千秋。受限于自然语言处理技术在语义处理上的裹足不前,辅导者还难以像人类教师一样与学习者开展连续的自然语言对话,但教练、评价者、协调者、联通者、学生和同伴则更充分地利用了计算机的多媒体与网络数据计算、存储、交互能力,能够提供人类教师难以或无法提供的学习经验。未来,人工智能的教学角色隐喻将继续演化,呈现出分化与整合、从支持"学"到"学教"并重的总体趋势;智能教学系统中文化因素的作用将日益显性化;将更重视与学习者建立与维持长期关系;人工智能将促进学习环境的虚实融合,提高学习环境的适应性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
赵蓉英 李新来 李丹阳
[目的/意义]通过专利引证可以挖掘出有重要影响力的核心专利,从而制定针对核心专利的专利布局。[方法/过程]文章以德温特专利数据库为数据来源,采用专利计量及前向引证指标对人工智能领域的专利数据进行分析,首先根据专利被引频次对核心专利进行挖掘,然后以被引频次排名第一的专利US5963940-A为例分析了该专利的历年引文频次、引证对象及多级引证网络。[结果/结论]专利US5963940-A从1994—2015年连续21年被后续专利技术所引用,得到了本领域专利申请人的持续关注;该专利的主要引证对象包括谷歌、JumpTap、IBM、VoiceBox、微软等企业,并且存在竞争关系;而该专利的一级和二级引证网络表征了US5963940-A在整个人工智能领域的技术扩散、技术延伸以及技术发展。基于以上分析,从而制定针对核心专利的专利布局,主要包括围栏式布局与糖衣式布局。[局限]针对多个核心专利的组合分析及大量专利数据的多级引证网络有待进一步分析。
关键词：
专利引证 核心专利 专利布局 人工智能
[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] 情报学报
[作者]
王双 赵筱媛 潘云涛 王运红
学术谱系是基于学术传承关系关联起来的由学者组成的学术群体。先进的学术传承是一个优秀学术谱系不断繁衍的内在动力。本研究从学术背景、学术师承、学术网络三个维度构建分析框架,以图灵奖人工智能领域获奖者履历和学术产出作为数据源开展实证研究,综合运用科学计量与情报学理论,结合履历分析和社会网络分析方法,探讨科技人才成长的一般特征和规律。研究结果可以为发现人才、引进人才提供借鉴。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
杨宁 文奕 胡正银 覃筱楚 向彬
基于对2008—2018年国家自然科学基金在干细胞领域的资助情况进行多维度分析,揭示我国干细胞领域受资助项目的数量、机构、地区和领域分布。同时,从数量、质量和影响力三个维度对依托这些项目所发表的SCI论文进行评价,以评估项目的资助效果。
[期刊] 科技管理研究
[作者]
唐露源 谢士尧 徐源
人工智能领域的研究成果在学术研究与工业实践之间转移流动。为揭示自然语言处理领域论文与专利中的技术方法的分布及其演化趋势，基于知识演化视角对比分析论文与专利技术方法的分布，将2013年1月到2022年12月arXiv数据集中自然语言处理领域的39 025篇论文，以及按照“关键词+IPC分类号”的检索方法在inco Pat专利数据库得到的14 654件专利数作为样本，利用维基百科分类树构建方法本体，将论文和专利映射到领域本体中，并采用配对样本T检验方法验证两者知识演化方面的滞后性。结果表明：样本论文与专利存在共同关注的技术方法，包括卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络、注意力机制和预训练语言模型，其中前三者属于比较成熟的神经网络架构，而注意力机制随着上述神经网络架构的发展而迅速发展；专利技术方法相对论文滞后约1～2年。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
冉从敬 宋凯
[目的/意义]探索构建高校可转化专利识别模型，精准锁定存在转化价值的专利，对提升高校专利转化效率具有促进作用。[方法/过程] 以人工智能领域为例，首先结合已有研究中使用的专利评估指标，从数据易获取性角度出发，确定了16个指标，并应用主成分分析探索指标之间的相关性，实现对重要指标的筛选；进而，将LDA模型与K-means算法结合，确定专利的技术主题，并与专利评估指标进行融合构建专利特征矩阵；最后，利用AdaBoost算法进行识别模型构建，并应用到对高校可转化专利的识别中，获取每件专利的可转化概率，仿照标准十分评估方法对专利进行划分，确定具备转化价值的专利。[结果/结论] 结果显示，将专利技术主题与评估指标融合后，AdaBoost算法分类准确度提高了10%；通过对高校专利的识别，专利可转化概率呈对数常态分布，具备转化价值的专利比重为22.47%，验证了模型的有效性，为高校专利价值评估研究提供了新的研究思路，也为高校科技成果管理部门的专利运营及企业对高校核心专利的识别提供了实践方案。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
张春博 丁堃 贾龙飞
人工智能是当代工程科技前沿研究中的学科领域之一,也是国家科技发展规划的重点领域和优先主题。以EI Compendex数据库收录的国际人工智能领域权威学术会议AAAI2002-2011年的会议论文为研究对象,运用科学计量学方法和可视化技术,绘制当代国际人工智能领域的知识图谱,对包括国别、机构和作者在内的研究力量分布以及热点、前沿和所涉学科在内的主题内容进行分析和总结。此外,通过对知识图谱的深度解读,发现科学计量及可视化方法在探析学科领域研究主题时,既需改进自身的方法工具,也应与内容分析及作者行文模式等研究相结合。
[期刊] 情报杂志
[作者]
王卫 史锐涵 潘京华
[目的/意义]随着科学研究范围的扩展和研究程度的深入,学术合作逐渐成为主流的科学研究方式。如何量化作者间的学术合作和科研产出水平、探究合作与产出间的关系对于了解科研实践中学术合作的情况与特点、开展学术评价、制定科研管理政策以及促进科学发展等方面有重要意义。[方法/过程]以图书情报领域的521位作者为研究对象,对学术合作和科研产出水平进行量化,用SPSS对收集到的数据进行相关分析和差异性分析。[结果/结论]分别构建了学术合作和科研产出的指标体系,得出该体系下的合作指标与产出指标间存在较多相关性,且不同合作/
[期刊] 情报学报
[作者]
冉从敬 田文芳
在新一轮科技革命和产业变革加速发展的大背景下，如何在新技术不断涌现的技术大海中精准找到和识别出有颠覆性潜力的新兴技术，对于国家、企业参与主体和相关商业投资机构把握科技创新发展趋势和方向、合理配置科技资源、提前进行科技战略规划与技术布局具有重要的意义。本文提出一种基于知识增强SVM-LDA (Support Vector Machine-Latent Dirichlet Allocation)的新兴技术主题识别模型。首先，基于专家小组的先验知识，制定基础技术类别划分标准；其次，将技术类别划分标准作为先验知识输入SVM-LDA模型，得到技术主题聚类结果；再其次，基于类别主题词的加权相似度计算，确定潜在新兴关键技术；最后，以人工智能领域为例进行实证研究。采用本文模型共得到24项潜在新兴技术，主要分布在特种机器人技术、监测预警技术、视频图像处理技术、语音识别技术、自动规划和决策技术以及自然语言处理技术6个大类方向。
[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
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