典型文献
专利转化特征精准识别与预测——以人工智能芯片为例
文献摘要：
探讨前沿科技领域专利转化特征并对其进行精准识别与预测,对于我国破解"卡脖子"技术难题及实现科技自立自强具有重要意义.选取人工智能芯片专利领域,采用机器学习算法测度最优转化预测方案,分析全球范围内主要国家或地区专利成功转化影响因素,从企业/高校、国内/国际等不同层面总结专利成功转化的主要特征.结果发现:随机森林算法预测效果较好,人工智能芯片领域专利转化概率服从对数曲线分布,影响高校/企业、国内/国外专利转化特征的因素有所不同.最后,提出高校/科研机构应注重高价值专利维持和团队合作、企业应提升专利技术质量和撰写质量等政策建议.
文献关键词：
专利转化;机器学习;随机森林算法;科技成果转化;人工智能芯片
中图分类号：
作者姓名：
姜南;李逸凡;刘谦;刘星
作者机构：
同济大学 上海国际知识产权学院,上海 200092;河海大学 商学院,江苏 南京 210024
文献出处：
引用格式：
[1]姜南;李逸凡;刘谦;刘星-.专利转化特征精准识别与预测——以人工智能芯片为例)[J].科技进步与对策,2022(10):1-10
A类：
B类：
专利转化,转化特征,精准识别,人工智能芯片,前沿科技,科技领域,卡脖子,技术难题,科技自立自强,机器学习算法,预测方案,内主,主要国家,随机森林算法,算法预测,服从,对数曲线,国外专利,科研机构,高价值专利,利维,团队合作,专利技术,技术质量,科技成果转化
AB值：
0.337356
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