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在创新驱动发展的国家战略背景下,政府的产业决策、企业的技术竞争、大学和科研机构的成果转化,都迫切需要专利信息服务的支撑。但面对日益增长的专利信息服务需求,仅靠知识产权部门已经远远不能满足,迫切需要培育和发展社会机构的服务力量。高校图书馆具备开展专利信息服务的条件,可作为提供专利信息服务体系的组成部分。网站调研的结果表明,我国高校图书馆的专利信息服务处于起步与探索阶段。未来,高校图书馆的专利信息服务将向着更高积极性、更多层次的服务内容、更广范围的服务对象、更多元的服务方式发展,为有效推动高校图书馆的专利信息服务,需要建设专业的具有相当规模的馆员队伍、形成统一的业务规范和服务标准、获得国家有关部门的政策支持和资质认证。 相似文献
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为提高专利价值预测的准确性,促进专利权的转让,围绕如何以专利权转移过程中的专利定价客观评价专利价值,构建了针对单项专利可定量评估的指标体系,克服了专利价值评估中的主观性,使用邻域粗糙集方法排除冗余属性,进行特征选择,采用果蝇算法优化BP神经网络,降低了BP神经网络容易陷入局部极小的风险。通过实证研究发现,构建的专利价值指标体系可对单项专利进行定量评价,果蝇算法优化后的BP神经网络具有比较快速和准确的预测能力,在实际预测中具有良好的泛化能力和有效性。 相似文献
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学界和业界普遍认为大学图书馆馆员的专利信息服务能力不足是制约深度服务开展的主要原因之一.为深入探究大学图书馆馆员专利信息服务各方面能力究竟如何、与服务需求能力之间的差距到底有多大,文章基于大学图书馆馆员专利信息服务能力洋葱素质模型,构建了能力评价指标体系,在问卷调查和专家访谈的基础上,分析了大学图书馆馆员专利信息服务能力现状,并通过专家打分获得了12项核心专利信息服务所需的理想能力值,计算了实际能力值与理想能力值之间的匹配度,以测量两者之间的差距.研究结果表明,知识/技能层能力实际值与理想值之间差距较大,是制约服务水平的关键因素.最后,结合工作实践,提出了引入职业认证机制、深化服务内容、加强内外部培训、做实服务内容四个层面的知识/技能提升对策. 相似文献
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[研究目的]为提高人工分类效率,降低因分类人员主观知识结构和客观环境因素影响导致的分类错误率,本研究构建了基于层次分类器的专利文本分类模型。[研究方法]随机抽取A、D、E、H4个部中的4000条中文发明专利,以其名称和摘要数据为实验对象,通过文本预处理及文本特征表示后,基于KNN、支持向量机、Rocchio和朴素贝叶斯4种机器学习模型,分别探索IPC部、大类、小类和大组层次上的最佳分类模型及其组合。[研究结论]实验结果显示,层次结构可有效改善平面分类模型的性能,层次组合模型比层次单一模型拥有更高的分类准确率,各层次的最优分类模型分别是：支持向量机(部)、Rocchio+支持向量机(大类)、Rocchio+朴素贝叶斯+支持向量机(小类)、KNN+朴素贝叶斯+支持向量机+支持向量机(大组)。 相似文献
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