基于SFA模型的新疆装备制造业技术创新效率及影响因素分析

运用随机前沿模型,以新疆2000—2014年7个装备制造业行业的面板数据为样本,研究新疆装备制造业的技术创新效率及其影响因素。结果表明,2000—2014年新疆装备制造业及其细分产业技术创新效率的起点不高,但总体稳步上升,各细分行业之间差距不大,仍具有较大的提升空间。产业规模、产业开放度、资本-劳动比率、技术装备水平对新疆装备制造业技术创新效率有正向影响,其中,产业规模、技术装备水平、资本-劳动比率的影响较大,而产业开放度的影响较小,这与新疆本地产品贸易不足有关。     

科技前沿识别体系中的机器学习应用问题研究

当前科技前沿识别研究方法难以得到更细粒度的分析结果，同时传统计量方法已不能够满足对当前来自网络的开源信息的情报挖掘需求，而机器学习方法可以实现数据细粒度的知识挖掘，因此成为解决科技前沿识别问题的重要手段。对2013—2021年中国知网和Web of Science(WoS)数据库收录的机器学习相关文献，在运用文献计量统计方法进行时间分布、研究主题及热点分析基础上，构建包含数据感知与处理层、情报计算和感知层、情报产品刻画层的开源情报环境下的科技前沿识别体系延伸架构，解读机器学习方法在各层次上的应用问题及关联关系，并提出不同层次需求发展的意见和建议；进而以7 944篇从WoS核心期刊库采集到的“深度学习”主题相关文献作为实验对象，主要针对数据处理中的知识单元构建进行论证。实证结果显示：从应用场景来看，多媒体信息处理的主题热度变化不大，智能机器人的主题热度逐年增高；从机器学习任务来看，目标检测和追踪的主题热度逐年降低，特征工程和数据分类则呈增长趋势。案例分析证明了所提出理论框架的科学性。