論文の概要: Research on Intellectual Property Resource Profile and Evolution Law
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.06221v1
- Date: Wed, 13 Apr 2022 07:47:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-14 12:44:52.739216
- Title: Research on Intellectual Property Resource Profile and Evolution Law
- Title（参考訳）: 知的財産資源プロファイルと進化法に関する研究
- Authors: Yuhui Wang and Yingxia Shao and Ang Li
- Abstract要約: ビッグデータの時代において、知的財産指向の科学技術資源は、大規模データスケール、高情報密度、低価値密度の傾向を示している。
これにより、知的財産権を持つ科学と技術資源の肖像画と進化の分析が、現在研究ホットスポットとなっている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.222963686968924
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the era of big data, intellectual property-oriented scientific and
technological resources show the trend of large data scale, high information
density and low value density, which brings severe challenges to the effective
use of intellectual property resources, and the demand for mining hidden
information in intellectual property is increasing. This makes intellectual
property-oriented science and technology resource portraits and analysis of
evolution become the current research hotspot. This paper sorts out the
construction method of intellectual property resource intellectual portrait and
its pre-work property entity extraction and entity completion from the aspects
of algorithm classification and general process, and directions for improvement
of future methods.
- Abstract（参考訳）: ビッグデータ時代において、知的財産指向の科学技術資源は、大規模データ規模、高情報密度、低価値密度の傾向を示し、知的財産資源の有効利用に深刻な課題をもたらし、知的財産における隠れた情報をマイニングする需要が高まっている。
これにより、知的財産権の科学と技術資源の肖像画と進化の分析が現在の研究ホットスポットとなる。
本稿では,知的財産権の知的肖像画の構築手法と,アルゴリズムの分類と一般的なプロセスの観点から,知的財産権の実体抽出と実体完成,および今後の方法の方向性を整理する。
関連論文リスト
- Research on the Spatial Data Intelligent Foundation Model [70.47828328840912]
本報告では、これらのモデルの原理、手法、最先端の応用を探求する、空間データインテリジェントな大規模モデルに焦点を当てる。
これは、空間データインテリジェントな大規模モデルの定義、開発履歴、現状、およびトレンドに関する詳細な議論を提供する。
本報告では, 都市環境, 航空宇宙リモートセンシング, 地理, 交通, その他のシナリオにおける空間データ知能大規模モデルの重要技術とその応用を体系的に解明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-30T06:21:34Z) - A Survey of Generative Techniques for Spatial-Temporal Data Mining [93.55501980723974]
本稿では,空間時間データマイニングにおける生成技術の統合に焦点を当てる。
本稿では,生成技術に基づく時空間法を包括的に分析する。
また、空間時間データマイニングパイプライン用に特別に設計された標準化されたフレームワークも導入されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-15T12:07:43Z) - U Can't Gen This? A Survey of Intellectual Property Protection Methods for Data in Generative AI [4.627725143147341]
トレーニングデータの知的財産権に関する懸念について検討する。
我々は、潜在的なIP違反につながる誤用を可能にする生成モデルの性質に焦点を当てる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:09:21Z) - Advancing Extrapolative Predictions of Material Properties through Learning to Learn [1.3274508420845539]
我々は、ニューラルネットワークの注意に基づくアーキテクチャとメタ学習アルゴリズムを用いて、外挿的一般化能力を取得する。
このような外挿訓練されたモデルの可能性、特に目に見えない物質ドメインに迅速に適応する能力を強調します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T09:30:19Z) - AceMap: Knowledge Discovery through Academic Graph [90.12694363549483]
AceMapは学術グラフによる知識発見のために設計された学術システムである。
本稿では,AceMapデータベースを構築するための高度なデータベース構築手法を提案する。
AceMapは、学術的アイデアの進化をトレースするなど、高度な分析機能を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-05T01:17:56Z) - Deep Learning for Code Intelligence: Survey, Benchmark and Toolkit [63.82016263181941]
コードインテリジェンスは、機械学習技術を活用して、広範なコードコーパスから知識を抽出する。
現在、コードインテリジェンスに重点を置く研究コミュニティは活発です。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-30T17:48:37Z) - Pathway to a fully data-driven geotechnics: lessons from materials
informatics [1.2172320168050468]
本稿では,データ駆動手法をジオテクニクスに統合する上での課題と機会について述べる。
深層学習の変換力を活用することで、より協調的で革新的な地学分野へのパラダイムシフトを構想する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-01T13:45:42Z) - AI-Generated Images as Data Source: The Dawn of Synthetic Era [61.879821573066216]
生成AIは、現実世界の写真によく似た合成画像を作成する可能性を解き放った。
本稿では、これらのAI生成画像を新しいデータソースとして活用するという革新的な概念を探求する。
実際のデータとは対照的に、AI生成データには、未整合のアブリダンスやスケーラビリティなど、大きなメリットがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-03T06:55:19Z) - Adaptive cognitive fit: Artificial intelligence augmented management of
information facets and representations [62.997667081978825]
ビッグデータ技術と人工知能(AI)応用の爆発的な成長は、情報ファセットの普及に繋がった。
等角性や正確性などの情報フェートは、情報に対する人間の認識を支配的かつ著しく左右する。
認知の限界を克服するために情報表現を適応できる人工知能技術が必要であることを示唆する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-25T02:47:25Z) - Profiling and Evolution of Intellectual Property [23.793136650433024]
近年、インターネットデータの急速な増加に伴い、科学・技術資源の数と種類が急速に拡大している。
技術ベースの企業やユーザにとって、技術や産業の発展に関する政策は、科学や技術資源の種類に属するべきである。
本稿では,科学技術政策の分野における課題と課題に焦点をあて,関連技術や開発について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-20T09:09:39Z) - Accurate Portraits of Scientific Resources and Knowledge Service
Components [18.014902048632912]
科学と技術資源の主体は、学術的なスタイルの資源や、論文、特許、著者、研究機関などの実体から成り立っている。
資源間の豊富な関係ネットワークがあり、そこから大量の最先端の科学的・技術的情報を採掘することができる。
科学的・技術的資源の完全かつ正確な表現を構築する方法は緊急の問題である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-11T06:03:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。