专利被引频次的时间影响研究

[目的/意义]研究时间因素对专利被引频次的影响,可以减少时间因素对技术评价活动的制约,提高评价的准确性和可信度。[方法/过程]采集1975-2017年的美国专利数据,开展基于固定效应法的专利被引频次的修正研究。将专利按照不同公开年份和不同技术领域分组,选定组内均值和6个TOP分位数为被引频次基准,统计当前时间点的被引频次基准线及基准线的历史时序变化情况。建立神经网络模型,拟合基准线的时序变化规律,并预测未来统计时间点的基准线。[结果/结论]专利公开年份和统计年份的时间差异,使得专利被引频次无法直接进行比较。本文建立了基于不同技术领域、不同公开年份和不同统计年份的专利被引频次基准线,为专利评估提供参考。     

基于专利引用跨越度计量的两国间间接创新合作机会发现

[目的/意义] 两个国家间的创新合作机会有些是显性直接的，有些是潜在间接的。在此试图构建一种计量和分析专利引用关系的方法，用于发现两国间潜在的间接创新合作机会。[方法/过程] 全球价值链上不同环节专利之间的引用关系中，蕴含着相互衔接、配套的间接合作关系，而不同环节的专利通常具有不同的功能，即IPC存在一定跨越度。因此，设计"专利引用跨越度"指标及算法，用于计量和筛选专利引用网络中"引用跨越度"达到预设阈值的专利引用关系，作为发现间接创新合作机会的基础数据。以新加坡在中国获得授权的发明专利为样本，基于专利引用跨越度计量并配合人工解读和识别，发现中新两国间一系列的间接创新合作机会。[结果/结论] 基于专利引用跨越度计量的两国间间接创新合作机会发现的方法，被实验检验为有效。     

基于深度学习的中文专利自动分类方法研究

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。     

企业新型学徒制的系统认知与实施前期准备工作探析

实施企业新型学徒制是国家技能人才培养模式与制度层面的重大创新。从系统角度提出对企业新型学徒制的认知,进而从企业视角分析开展新型学徒制的基本条件,并梳理实施前期准备工作,以期为相关工作开展提供参考。     

培训在学习型组织中的新角色

在过去的十年里，学习型组织已经变成了“热门话题”。人们一致的看法是组织内部的学习能力已经成为有效组织的一个特征。“任何一个没有促进学习——尤其是快速学习的组织，不可能成功地在竞争中取胜”。组织必须通过“最佳学习”来求得“最佳生存”。因此，企业必须由支持学习、反馈和创新的组织转变为学习型组织。一、新的现实：识别外部挑战现时代的社会背景已发生了重大改变，即全球化、知识时代和信息技术已成为时代的主旋律，这对目前的组织来说，既是新的挑战，又是获得新生的一个契机。全球化：全球化是组织面临的最强有力的影响之…     

显示器厂商正在跨越的一道龙门

随着消费者对更加清晰、稳定、健康、环保、色彩逼真的显示器的追求和LCD、PDP等采用新式显示技术的显示器产品的不断繁荣．TCO’99标准已渐渐不能适应现有显示器的评测标准。在这种条件下，TCO’O3适时登场。而厂商对此标准的积极呼应不仅是对消费者需求的响应更是对企业经济实力和技术实力的有力彰显。