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企业竞争与反竞争情报中的专利分析研究 总被引：3，自引：0，他引：3
对专利信息的分析与研究，能为企业发展提供技术策略、竞争对手评估、反竞争情报对策等，是企业竞争情报与反竞争情报工作的重要内容。本文从竞争情报和反竞争情报的角度，充分论述了专利分析的技术与方法，并对专利分析过程中存在的问题提出了一些看法。 相似文献
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竞争情报已经被越来越多的企业所重视，成为继资金、技术、人才之后，影响企业生存和发展的第四大因素。作为科技含量最高的专利，越来越成为竞争情报的主要战场。专利法是以保护专利权人对专利享有垄断、独占的权利，从而刺激发明创造为出发点的，同时为我们更好地利用专利提供了一种法律支持。本文从专利法的法律条文出发，论述了如何利用专利法。更好地获取和利用专利竞争情报。 相似文献
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反竞争情报的竞争分析 总被引：3，自引：0，他引：3
本文从竞争分析的角度论述了该如何实行反竞争情报。首先介绍了反竞争情报的相关内涵，综合了各家对反竞争情报的理解；接着说明了竞争分析的含义及与反竞争情报的关系；最后论述了如何在反竞争情报中进行竞争分析，分别从竞争对手信息分析和本企业信息分析两方面进行论述。 相似文献
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Internet专利竞争情报开发研究 总被引：9，自引：1，他引：9
论述Internet专利竞争情报开发的意义，介绍点、线、面、立体相结合的专利竞争情报分析方法和数据挖掘、联机分析处理、专用专利分析软件三种竞争情报开发工具，并从国家、城市、企业竞争力和竞争对手跟踪诸方面探讨了互联网专利竞争情报分析的应用。 相似文献
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企业竞争情报应用中的专利情报分析 总被引：9，自引：2，他引：7
企业竞争情报是随着市场竞争的激化而产生和发展的.它所描述的是有关竞争环境、竞争对手和竞争策略的信息研究.而专利情报分析是通过对专利说明书、专利公报中大量的、个别的、零碎的专利情报进行加工组合分析,从而产生具有竞争性的企业竞争情报.专利情报分析是获取竞争情报的重要手段,因而探讨企业应用专利情报的有关问题,对引导企业进行科学决策、增强企业竞争实力具有重大的现实意义. 相似文献
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文章以CNKI和OCLC FirstSearch为资源,对国内外反竞争情报文献进行了调研,对所得数据作了文献计量分析,说明竞争情报与反竞争情报的关系,分析两者整合的必要性、可行性,指出国内外企业反竞争情报研究的差异和美国CTI发展对我国的启示,并强调我国国家情报机构在反竞争情报活动中的作用。 相似文献
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基于我国企业专利活动日趋活跃和国外企业专利发展的形势,从产品竞争、技术竞争、竞争对手、市场竞争及反不正当竞争等方面,阐述专利在企业竞争中的作用,得出结论专利是企业收集竞争情报需开拓的高效情报源. 相似文献
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论技术竞争情报在技术预见活动中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
首先对技术竞争情报的基本知识和技术预见的发展现状进行了述评;然后分析了技术预见活动中技术竞争情报的重要性;最后重点以专利情报为例,探讨了面向技术预见活动的技术竞争情报应用方法. 相似文献
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[目的/意义]专利信息是人类科学技术进步的结晶,随着社会的发展,专利信息将为促进科技创新发挥日益重要的作用。利用聚类技术可以将海量专利信息进行自动分类,在实现信息有序归并管理的同时,有助于用户高效而全面的获取相关技术领域中的集成专利信息,具有重要的现实意义,传统聚类研究方法效率与准确度存在不足。[方法/过程]本文通过对专利信息服务网站（中国科学院知识产权网）访问日志数据的清洗与分析,生成专利信息点击序列,基于深度学习词嵌入模型,设计了PatentFreq2Vec模型,计算得出专利关联信息。[结果/结论]利用PatentFreq2Vec模型分析计算访问日志数据,能够得到关联专利信息,实现专利聚类,且聚类准确度高于传统方法。 相似文献
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基于专利分析方法和技术轨迹理论,以人工智能产业组织为研究对象,采用定性分析的方式,从人工智能核心技术、专利引用网络和专业商业化三个维度,对我国人工智能产业技术创新路径进行了识别和对比分析。通过对比我国与发达国家的人工智能产业技术创新路径,分析了我国人工智能产业目前的发展阶段和瓶颈。数据分析表明,我国人工智能产业尽管发展迅速,但相比发达国家,仍然处于知识引入到知识输出转型阶段。进而推出结论：我国人工智能产业处于基础型研究向应用型模式转变阶段,需要深入加强自主技术创新。 相似文献
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[目的/意义]构建企业专利威胁预警的概念模型,完善专利威胁预警理论,为专利威胁预警方法研究提供理论依据。[方法/过程]以竞争战略和竞争优势理论框架为基础,从产业环境角度辨识出能够影响企业专利威胁形成的关键因素,构建企业专利威胁预警的概念模型,分析其预警机理,并进行实证研究。[结果/结论]研究结果表明,构建的企业专利威胁预警的“E-L”模型可以从产业环境角度对企业所面临的专利威胁进行评估,能够更加有效地对专利威胁进行识别和预警。 相似文献
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[目的/意义]机器学习作为人工智能的关键核心技术,受到了前所未有的重视和快速发展。深入研究其发展现状和竞争格局,有助于为企业战略和相关产业政策制定提供科学决策依据。[方法/过程]基于DⅡ数据库和WOS数据库,从发展阶段、热点与核心领域识别、竞争国家对比三方面,对该技术领域发展现状、竞争格局进行了分析。[结果/结论]机器学习技术处于快速成长期,我国目前也处于快速发展期;我国在技术结构布局上存在短板;美国的专利活动最强,我国也属于技术活跃者;美国的专利质量最高,我国与其相差较大;互联网企业是重要推动力量;热点领域有智能诊断、自动驾驶仪、教育辅助、语音识别、计算机视觉等;核心领域有排序、学习、知识处理、搜索、模糊逻辑系统、专家系统等。 相似文献