面向产业技术链的高校专利转化伙伴识别服务路径研究

[目的/意义]旨在探索高校知识产权信息服务能力的提升.[方法/过程]以图书馆现有的专利信息服务内容为基础,构建了面向产业技术链的高校专利转化伙伴识别服务路径.[结果/结论]将企业技术信息与高校专利信息相融合,拓宽了高校专利转化伙伴信息的来源,适用于技术互补性和技术相似性原则下两种类型的实施行为,进而从增加企业数据服务供...     

利用指数和对数运算法则同构变形巧解函数不等式恒成立问题

通过对近几年高考试题和模拟试题的深入研究,笔者发现某些既含自然指数又含自然对数的函数不等式问题,可以灵活运用指数和对数运算法则将其适当同构变形,然后通过整体思想、构造函数、放缩,利用单调性巧妙转化为求简单的不等式恒成立或函数最值问题,这比复杂繁琐的分类讨论法要简捷得多.     

例析分离参数法在不同函数中的应用

分离参数法的本质即是将原问题转化为多个函数之间的关系,本文主要探讨了分离参数法在分段函数以及复合函数中的应用.     

基于深度学习的手势识别人机交互应用研究

提出一种只对场景中特定类型的运动做出反应的神经网络结构,且模型可以端到端进行训练,因此避免对手工提取特征和预处理操作的强烈依赖,模型由一个三维卷积神经网络组成,接收一个视频帧序列作为输入,通过显著性机制定位主动的手势运动位置,同时,基于Kinetic传感器,构建一个不同参数配置下的多人场景手势数据集。     

倪光南院士简介

倪光南,男,汉族,1939年出生,浙江镇海人,中国工程院院士,中国科学院计算所研究员,博士生导师,全国政协委员,中国中文信息学会理事长,曾任联想集团首任总工程师。作为我国最早从事汉字信息处理和模式识别研究的学者之一,他提出并实现了在汉字输入中应用联想功能。其主持开发的联想式汉字系统,     

颠覆性技术识别方法述评

[目的/意义]通过对国内外颠覆性技术概念和颠覆性技术识别方法进行文献梳理,分析存在的问题,提出未来颠覆性技术识别可能的研究视角。[方法/过程]利用文献调研法归纳总结了6种颠覆性技术识别方法,分析各种识别方法目前存在的优势和不足。[结果/结论]颠覆性技术识别方法还存在一些弊端,如颠覆性技术分类不明确、特征定量化研究缺乏、现有识别方法中缺乏考虑技术知识之间的关联性,未来研究应该进一步加强颠覆性技术特征研究,并考虑知识之间的关联特征,并且加强从功效性特征数值突破和技术融合视角来识别颠覆性技术,同时,深入挖掘更细粒度的技术主题。     

专利技术创新路径识别及其新颖性评价研究

在海量专利信息中精准识别技术创新机会,是降低企业创新风险的关键举措,故本文依托多维技术创新图谱构建了技术创新机会识别路径:首先,运用LDA (latent Dirichlet allocation)主题模型从海量专利文献中提取技术要素和技术主题;其次,运用多维技术创新图谱对技术创新要素导航和归类,进而与多个创新法则耦合探究多个潜在技术创新路径;再次,运用TextRank-IDF新颖性评价指标对前述创新机会进行了新颖性排序,以识别具有较高创新价值的创新路径;最后,以潜水电机的技术创新为例,验证了该技术创新机会识别路径的有效性。研究结果表明,本文构建的海量专利信息下的技术创新路径,能够为企业科学选择创新方案、不断提升创新效率提供有益的参考。     

基于机器学习的老人活动识别方法实验研究

全球人口老龄化的日益严重使得如何更好地提供养老服务变得越来越重要。新一代信息技术的快速发展为智慧养老研究提供了良好的技术基础,基于机器学习的老人活动识别成为智慧养老的一项重要研究。文章使用决策树、随机森林、XGBoost和朴素贝叶斯四种机器学习算法,以采集老人居家活动传感器数据为对象,分别使用传感器触发状态、传感器触发数、传感器与活动距离加权的三种特征提取方法对老人的居家数据进行识别研究。实验结果表明,随机森林在三种特征提取方法上达到了最好的活动识别效果,识别准确率分别为93.1%、93.6%和94.6%。在三种特征提取方法中,文章提出的活动距离加权提取方法在四种机器学习算法上识别准确率均相对较高,分别达到了65.9%、87.2%、83.9%和94.6%。     

"棒棒TV,最棒的频道"——从"棒棒TV"的频道包装看少儿频道的品牌建设

电视频道包装是打造频道品牌、推进频道营销、加强频道管理的重要手段,是进行频道品牌建设的具体实践.品牌的打造不仅是简单的视觉识别,而且是深入到频道理念,由内而外、内外合一地建立频道形象识别系统.如今,福建少儿频道的品牌建设已逐步进入专业化和策略化阶段,在播宣传和离播宣传相结合,频道品牌建设日趋成熟.