基于机器学习的成本法在专利价值评估中的应用研究--以“新能源汽车”为例

[目的/意义]构建基于机器学习的成本法专利价值评估方法,快速识别海量专利的实际成本,并预测其价值区间,在为专利价值评估提供新研究思路的同时,也为专利转移转化定价提供了参考借鉴。[方法/过程]通过Innography数据库与Incopat数据库下载“新能源汽车”领域多指标专利数据,提取专利成本影响因素与专利价值影响因素,并形成专利数据训练集与专利数据预测集;构建AutoGluon机器学习分类算法,将包含成本数据的Innography专利数据训练集导入模型进行训练,并将训练好的模型对Incopat专利数据预测集进行成本预测;最后使用成本法并结合本研究提出的专利价值指数对预测结果进行计算,估算其价格区间。[结果/结论]通过实证分析与结果验证可知,本研究构建的基于机器学习的成本法专利价值评估方法在预测专利价值区间中具备一定有效性,为促进专利价值评估研究深化及专利转移转化定价实践发展提供了参考。

基于专利计量分析的档案领域技术应用研究

以档案专利数据为分析对象,从文本语义和分类体系两方面分别构建技术主题挖掘模型和专利分类号共现网络,从档案专利申请趋势、技术应用领域和档案主题维度对我国档案领域近十年来的技术应用情况进行较为全面的挖掘分析。研究发现,我国档案专利申请数量持续增长,企业和高等院校是档案技术发展的重要力量,但也存在产学研融合程度较低、档案信息化技术研发应用不足和技术区域发展失衡等问题,并据此提出了相应建议。

基于信息质量视角的百度百科词条有用性评估研究

[研究目的]百度百科在为广大用户提供丰富知识的同时,也面临词条质量良莠不齐、有用性难以保障的问题,通过开展百度百科词条有用性评估研究,有利于提升平台内容质量和用户使用体验。[研究方法]结合已有研究构建了较为全面的词条有用性评价特征框架,通过对比多种词条有用性计算方法,确定了以用户使用反馈指标作为衡量词条有用性等级的方法,然后训练了自动化机器学习集成模型AutoGluon来评估和预测词条的有用性,最后使用多种评价指标对模型性能进行分析。[研究结论]实验结果表明,AutoGluon适用于百度百科词条的有用性评估,且能有效预测词条的有用性等级。该文所提的方法具备一定的可行性和先进性,能为百度百科平台提升词条审核效率和提高词条信息的有用性提供技术参考。

现行企业工资改革办法的不足及其改革设想

一、现行办法的不足之处为改变国营企业在分配问题上的平均主义,贯彻按劳分配原则,国家明确提出了职工劳动报酬与企业经济效益挂钩的改革方向和两级分配的改革原则,并确定了企业工资总额与上交税利挂钩的具体办法。改革的方向与原则是完全正确的。但是企业工资总额与上交税利挂钩的具体办法却似乎不够科学,主要表现在:

积极创造条件逐步实行分税制

一、实行分税制需要进一步理顺国家与企业的分配关系国家与企业的分配关系构成财政分配关系的基础。要通过实行分税制理顺中央与地方的分配关系,首先必须理顺国家与企业的分配关系。1978年以来,对国家与企业的分配关系,先后进行了一系列改革,逐步改善了国家与企业的分配关系。但这一关系至今远未理顺,突出表现在:企业分配制度改革步子过急、配套协调性差,企业包盈不包亏、企业间税负不平、苦乐不均等问题始终未得到解决;囿于减税让利的狭隘思路。

企业行为短期化问题的探讨

由于新旧体制交替运行,企业行为也出现了短期化的倾向,并成了影响企业真正搞活的大问题。企业行为出现短期化倾向,其原因是多方面的。概括起来最主要的,是企业缺乏选择合理行为的足够压力、能力和动力,却有选择短期行为的内在客观因素和实现机制。而相应地,通过继续深化改革,解决企业进行合理行为选择所需的能力、压力和动力问题,也就成了克服企业行为短期化倾向的关键。

实行预算内外统管 从根本上解决预算外资金监管问题

这些年来,预算外资金的管理问题一直困扰着各级政府和财政部门。从中央到地方,对管好预算外资金所下的力度不谓不大,制订的办法不谓不多,但总体而言,管理上存在的问题仍然不少。笔者认为,要从根本上消除预算外资金管理中所存在的种种弊端,必须把预算外资金纳入财政的笼子,实行预算内外资金统管。这是预算外资金管理改革的一个方向。一、实行预算内外统管的必要性1.这是社会主义市场经济体制的客观要求。过去,预算外资金虽然定义为财政资金,但规定由各部门和单位自收自支,即它的所有权、使用权属各部门、各单位。既然其所有权不归国家,使用权不归政府,那么作为国家财力分配的总管,代表政府理财职能的财政部门,事实上也就失去了对它的管理调控权。