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颠覆性技术是一个具有复杂的内在结构的技术群。从空间维度来看,颠覆性技术是包含了主导技术、辅助技术、支撑技术的复杂技术群,涉及多学科、多领域。在此背景下,运用科学计量的方法对颠覆性技术进行科技评价和科学技术演变规律探索面临挑战,实质表现为数据检索。本文探索了一种基于机器学习的专利数据集构建新策略,将专利检索任务作为机器学习的二分类任务,类似于信息检索中基于主动学习的查询分类思想,并提出了将F-measure特征最大化方法与CNN(convolutional neural networks)模型相结合的文本分类改进方法。本文以人工智能(artificial intelligence,AI)技术域为例进行训练实验,实验结果的准确率、召回率和F1值分别达到98.01%、97.04%和97.89%,这表明本文提出的策略能够精准地识别人工智能专利,提高了专利检索的准确率和召回率,以利于构建精、准、全的人工智能技术域专利数据集。 相似文献
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一、自制教具的基本情况(1)名称:奇妙的影子(2)主要材料:浅色KT板、彩色卡纸、过塑纸、手电筒,估价20元(3)简单结构及制作说明:该教具(如图1所示)是由KT板、PVC管、卡纸、手电筒等材料制成。将两张高约90 cm,宽约80 cm的KT板重叠粘牢,然后在KT板上间隔4 cm刻上若干条横缝,用PVC管制作成外框固定住KT板。将卡纸剪成不 相似文献
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人工智能产业的发展将为其它产业带来颠覆性变化,对人工智能领域的定量分析能系统展现该领域发展态势,但当前数据来源单一,无法全链条反映该产业态势.基于文献或专利的定量研究,增加领域顶级会议论文、产业规模、投融资情况、科研项目信息等多来源数据,从基础研究、前沿热点、技术创新竞争情况、全球科技布局和产业态势等方面全链条挖掘分析全球人工智能产业的科技创新及产业发展态势.在此基础上,分析全球竞争形势和我国人工智能产业存在的问题,提出政策建议,为推动我国人工智能产业发展和提升政府治理水平提供决策参考. 相似文献
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