融合专利SAO特征的早期专利价值评估方法

[研究目的]在知识产权强国战略背景下,存在着专利数量与质量不匹配、技术转化率较低的困境,评估早期专利价值对高价值专利培育工程和专利技术转化具有重要意义。[研究方法]提出一种融合专利SAO网络特征和文本特征的早期专利价值评估方法。首先,从专利摘要和标题中抽取主体-行为-客体(SAO)结构。其次,用社会网络分析法挖掘专利SAO网络的核心组件,得到专利SAO网络中心性特征。然后,将SAO结构序列文本输入Doc2Vec模型,得到专利SAO文本特征。最后,融合专利基础特征和SAO特征,构建基于AutoGluon自动机器学习框架的早期专利价值评估模型。[研究结论]以人工智能产业专利为例进行实证研究,实验结果表明引入专利SAO特征后,模型的准确率、召回率和F1值相比基准模型均提高了2%~5%,证明了专利SAO特征在识别早期高价值专利中的有效性。

适用于超高清视频的SAO硬件优化设计

样点自适应补偿(Sample Adaptive Offset,SAO)是高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)的重要组成部分,能有效去除编码图像中的振铃效应,改善编码图像的主观质量。针对当前SAO滤波器处理速度慢和吞吐量较低的问题,基于6×6大小的基本信息统计单元采用亮色度并行处理的四级流水线设计,提出一种基于FPGA的适用于超高清视频(Ultra HD Video,UHD)的SAO硬件滤波器。实验结果表明,在Xilinx Virtex7 FPGA开发平台上,该架构仅占用了10.5k的查找表和6.2k的寄存器资源,工作主频最高可达250 MHz,支持8K@110 fps的超高清视频流处理。在相同分辨率条件下,相较于现有其它方案在逻辑资源及帧率方面更具优势。

基于SAO结构的颠覆性技术关联机会发现路径研究

[研究目的]对颠覆性技术的发展和关联进行识别及预测,有助于及时开展技术布局,在产业竞争中形成战略优势。[研究方法]以技术专利摘要为数据对象,提出了融合SAO结构抽取、LDA主题分析和链路预测的技术关联机会发现路径,并以脑机接口为例对方法进行了验证。[研究结论]脑机接口在自身技术迭代、医疗健康领域、扩展应用领域及多模态集成控制系统领域具有广阔的关联机会,与论文、专利、课题、新闻报道等多源技术报告的对比评估说明了该路径的可行性和有效性。

A Study on the Translation of Plant Images in Qu Yuan’s Li Sao

The renowned masterpiece“Li Sao”by Qu Yuan contains numerous plant images for“expressing emotions and aspirations.”Exploring methods of translating plant imagery has greatly assisted in disseminating Chinese classical culture and facilitating cross-cultural communication.This study conducts a comparative analysis of three translations of“Li Sao”by Xu Yuanchong,Yang Xianyi,and Hawkes,aiming to understand the different approaches to translating plant imagery and explore variations in translation effectiveness.Through data collection,comparative analysis,and case studies,this research reveals that Xu Yuanchong emphasizes free translation,Yang Xianyi tends towards literal translation,and Hawkes adopts a combination of literal,free,and phonetic translation methods.

基于SAO-LightGBM算法的致密砂岩储层孔隙度预测方法

孔隙度是评价储层物性的关键参数,四川盆地中部NC地区钻井取心资料有限,储层孔隙度直接获取难度大,而基于常规测井资料的传统孔隙度预测方法误差大、精度低。为了明确NC地区致密砂岩气藏储层物性特征,以上三叠统须家河组四段储层为研究对象,提出了一种改进的机器学习算法SAO-LightGBM;使用该算法分析了孔隙度与地球物理测井参数之间的深层次潜在关系,指出了研究区储层孔隙度与声波时差、密度、中子孔隙度、地层电阻率和自然伽马具有较强的相关性,并基于以上测井参数建立了孔隙度预测模型。研究结果表明:①采用SAO优化算法独特的双重种群机制、高效的探索与利用策略,可以快速寻找到LightGBM的最优超参数组合,提升了模型的预测能力;②在测试数据集上,SAO-LightGBM的平均绝对误差为3.37%,决定系数为0.92。结论认为,较之于其他常规模型,SAO-LightGBM具有更为可靠的预测能力,能够高效完成目标层位孔隙度的预测工作,对NC地区的储层研究和后期勘探开发具有指导作用。

自组装脂质体纳米载体对骨肉瘤细胞Saos-2靶向递送及凋亡的影响

目的以天然脂肪酸月桂酸和硬脂酸为骨架,利用它们在二甲基甲酰胺(dimethylformamide,DMF)中的自组装构建了一种脂质体纳米载体并负载阿霉素,对其靶向人骨肉瘤细胞Saos-2及凋亡情况进行考察.方法采用自组装制备了负载阿霉素的脂质体纳米载体,采用激光共聚焦考察了其靶向人骨肉瘤细胞Saos-2能力,采用Annexin V-FITC染色技术考察了脂质体纳米载体对人骨肉瘤细胞Saos-2凋亡的影响.结果自组装脂质体纳米载体与人骨肉瘤细胞Saos-2孵育48h时,荧光强度最高,绿色荧光的自组装脂质体纳米载体会围绕在骨肉瘤细胞Saos-2周围,相对于同剂量DMF的对照组,自组装脂质体纳米载体组的细胞无论是早期凋亡还是晚期凋亡的比例均有所增加.结论负载阿霉素的脂质体纳米载体能准确地靶向人骨肉瘤细胞Saos-2,并加速人骨肉瘤细胞Saos-2的凋亡.

研究布地奈德结合噻托溴铵治疗慢阻肺的效果及对患者CRP、SaO2、pH水平的影响情况

探析通过布地奈德和噻托溴铵的联合疗法治疗慢性阻塞性肺病的效果,并探讨了这种联合疗法对患者的CRP、SaO2以及pH值的特定影响。通过分析布地奈德结合噻托拉铵来治疗慢性阻塞性肺病的临床疗效,为未来的临床医疗实践提供了有力的参考。方法 选择了我院在2022.4至2024.4时段实施治疗的60位慢性阻塞性肺病病患作为此次研究的主要研究对象。基于两种治疗手段的不同,患者被随机地划分为两个小组:对照组包含30名患者,经过布地奈德的治疗;研究组30名病患,接受由布地奈德和噻托溴铵组成的联合治疗方案。对比两组病人在临床现象改进速度和治疗成效上的差异。评估研究组和对照组数据之间是否存在统计上的显著差异。结果 从研究发现,与对照组相对照,研究组在肺部功能上的表现尤为出色,治疗效果也更加显著。在呼吸困难的评分上,研究组远低于对照组,Sa O2与PH值都较高,但炎症指标却显著低于控制组。这些差异在统计学角度具备显著性(P<0.05)。结论 综合来说,在治疗慢性阻塞性肺病的过程中,使用布地奈德与噻托溴铵的联合治疗方法能够大大增强患者的肺部功能,缓解呼吸不适,并优化血气指标,同时提高治疗有效率,确保治疗效果。

基于SAO结构的中文相似专利识别算法及其应用

本文根据中文专利权利要求书的特点,提出了基于SAO结构的中文相似专利识别算法。首先对权利要求书进行依存句法分析和语义角色标注,从中抽取出SAO(主-谓-宾)结构。其次计算SAO结构之间的相似度,由SAO结构的相似度得出权利要求书相似度,并对结果进行多维尺度分析(MDS)和聚类分析,判断专利间相似性。最后将该方法运用到专利无效中,取得了良好的效果。此外,本文需要进一步提高SAO结构抽取的准确性,也需要提高该方法在实际应用中的有效性。

基于SAO结构语义分析的新兴技术识别研究

[目的/意义]如何在新技术不断涌现的技术大海中寻找和识别有颠覆性潜力的新兴技术,对于企业或国家来说是至关重要的战略议题。针对目前在新兴技术识别中存在的不足,即专利引用信息的滞后性和关键词聚类既不能深入反映专利文献表达的主题,也不能很好地揭示技术主题之间的关联关系等问题。[方法/过程]研究提出了基于SAO结构语义分析法的新兴技术识别模型。并首先利用文本挖掘方法抽取专利权利要求项中的Subject–Action-Object(SAO)结构,其次利用改进的语义相似度算法对专利文本进行聚类,然后结合基于时间切片的专利地图和语义分析法识别新兴技术。[结果/结论]用钙钛矿太阳能电池作为实证进行了研究,验证了该模型的可行性和有效性。

基于SAO语义分析的潜在技术合作伙伴识别

将SAO语义结构信息引入技术伙伴识别选择过程中,构建基于SAO语义分析的技术合作伙伴识别体系,通过对企业进行技术愿景分析、企业知识库分析确定技术合作网络,对网络内企业重点子技术领域进行相似度分析,从而识别企业潜在的技术合作伙伴,并制定针对性的合作方案。以染敏太阳能电池为案例开展实证研究,验证了该方法体系的可行性。

一种三级技术机会识别方法及其应用——基于SAO语义分析和多维技术创新地图

精准识别技术创新机会对于企业在复杂多变的市场竞争环境中立于不败之地至关重要。首先,基于SAO(Subject-Action-Object,主语-谓语-宾语)语义分析,从专利文本中抽取SAO结构;其次,以多维技术创新地图创新维度为导航,构建具象技术创新维度初始词典,利用SAO语义相似度计算和主题聚类,进一步构建基于创新维度的三级语义知识库;再次,运用多维技术创新地图的创新法则及维法耦合原理对基于创新维度的三级语义知识库进行迭代变换,实现技术形态、创新子维、创新维度三级技术机会识别;最后,以3D打印机领域为例验证研究方法的可行性和有效性,可为企业高效、精准识别技术创新机会提供参考依据。

基于主体-行为-客体(SAO)三元结构的专利分析方法研究综述

分析目前最具代表性的基于主体-行为-客体(SAO)三元结构的专利分析工具研究现状,包括SAO结构研究主要内容和基于SAO结构的专利分析流程及其应用。研究发现:(1)SAO结构研究主要包括S、A、O元素的独立研究、两两组合研究及其相互关系研究;(2)基于SAO结构的专利分析流程主要分为数据预处理、SAO结构提取、SAO结构后处理和图表解释4个阶段;(3)基于SAO结构的专利分析方法主要分别从扩大研究词覆盖范围、构建和分析SAO结构网络、优化SAO结构提取方法和分类研究SAO结构来提高专利分析的全面性、深入性和准确性,研究难点是对SAO结构中非分类关系的提取;(4)基于SAO结构的专利分析方法在专利情报分析领域跟踪科学研究发展并预测其发展前沿,在创新设计领域分析产品需求、结构和功能及推送设计概念,在专利知识管理系统开展专利分类、技术信息挖掘和展示以及发明知识推送,在企业管理领域帮助企业管理知识产权和组织实施战略,在各技术领域的应用扩展将是其未来发展趋势和研究热点。

基于SAO结构和词向量的专利技术功效图自动构建研究

[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。[结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。

基于SAO结构的专利技术功效图构建研究

SAO三元结构具有易于理解和表达的语义关系,将其作为挖掘分析的基本单元,深度分析专利文本蕴含的技术语义有助于揭示技术功效关系。从SAO结构的定义及特征出发,提出了基于SAO结构的专利技术功效图构建的思路、流程及方法,采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵,探讨了基于SAO结构的技术主题、功效主题分析方法。通过石墨烯传感器领域为例的实证研究验证了方法的有效性。

基于专利SAO链的技术预见方法研究--以工业机器人领域为例

针对专利文本挖掘领域,提出一种构建SAO链的规则,将专利文本使用SAO链进行特征表示,充分利用技术的层次和内容两部分信息,使专利文本相似度计算更加准确,然后围绕该方法构建一套科学合理的技术预见方法体系。最后,以工业机器人领域为例进行实证研究,通过分析专利网络得到该领域的技术发展路径图,通过专利地图识别出该领域的五个技术机遇,为企业和政府提供可借鉴的情报信息。

基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别研究——以手机芯片领域为例

[研究目的]对新兴技术进行识别,有助于跟踪行业的最新发展动态,为企业提供最新的情报。[研究方法]通过分析以往相关文献,针对目前新兴技术识别研究中存在的不足,构建了基于专利SAO结构和多指标评价的新兴技术识别模型。首先,将基于语言层级的SAO结构和基于关键词语义的TF-IDF算法相结合,划分出各项子技术领域;其次,根据新兴技术特征建立多指标评价体系,结合专利数量年度变化,判别出新兴技术;最后,根据术语的语法规则,利用语言过滤器抽取出特定专利文献中的技术术语,识别新兴技术主题。[研究结论]将新兴技术识别模型应用于手机芯片行业,成功识别出了5G基带芯片和新型存储芯片两项新兴技术,与业界动态基本一致,从而验证了该模型的可行性。

氧烛对高原夜间睡眠呼吸暂停及SaO_2的影响

目的研究在高原利用氧烛建立富氧室对夜间睡眠呼吸暂停及血氧饱和度(SaO2)的影响。方法8名受试者在海拔3 700 m和5 200 m夜间睡眠,监测常氧和富氧(氧浓度为24%～25%)条件下的呼吸、脉率、SaO2和呼吸暂停次数及暂停时间。结果在海拔3 700 m和5 200 m富氧较常氧下睡眠SaO2增高,脉率降低,有显著性差异(P<0.05或0.001),呼吸频率无统计学意义(P>0.05)。3 700 m和5 200 m常氧下睡眠各有6人出现呼吸暂停,暂停次数依次为3、6、2、10、3、17和2、5、3、7、44、6(次/30 min);呼吸暂停时间,最短分别为6和9 s,最长为15和14.8 s,而富氧条件下未出现呼吸暂停现象。结论高原富氧下睡眠可显著改善周期性呼吸及呼吸暂停,使SaO2显著增高。氧烛在高原供氧有着广泛的社会效益和军事用途。

基于SAO语义分析与多维技术创新地图的技术创新机会识别研究

为精准识别技术创新机会,提出一种基于SAO语义分析与多维技术创新地图的技术创新机会识别方法。首先融合关键词分析和SAO语义分析方法剖析影响技术创新的要素,并以“链”结构梳理创新要素的层级关系,形成层次分明的技术形态;然后以多维技术创新地图为导航,基于维法耦合原理实现概念化和具象化两层技术创新机会的识别;最后以富钛料制备技术创新机会识别为例,检索并搜集392条专利为数据集,识别出3个概念化和6个具象化技术创新机会,验证了该方法的可行性,可为企业准确研判技术创新机会以不断获取技术先行者优势提供有益参考。

高原594例移居健康人SaO_2变化与移居时间关系调查

目的 :了解移居时间长短对动脉血氧饱和度 (SaO2 )的影响。方法 :对移居海拔 4 5 0 0m以上 5 94例健康人群 ,按移居时间分成≥ 3年 (观察组 )和 <3年 (对照组 )两组 ,用SaO2 监测仪逐个测定SaO2 ,就其变化情况进行统计分析。结果 :发现观察组人群SaO2 降低例数明显低于对照组 ,两组比较 ,具有非常显著性差异 (χ2 =10 5 2 7,P <0 0 1)。结论 :在海拔5 2 0 0m以下 ,随着移居时间的延长 。

基于SAO的技术主题创新演化路径识别及其可视化研究

利用专利文献数据识别技术领域的技术主题演化发展路径并分析其发展趋势,对于科技界、企业界进行专利技术创新具有重要的意义。首先,使用Open IE 5.1进行SAO(subject-action-object)三元组抽取,基于LDA(latent Dirichlet allocation)模型进行主题识别,根据TRIZ技术创新思想,基于action语义词典将技术主题划分到四个维度;然后,通过计算SAO三元组之间的相似度来测度技术主题之间的语义关联构建技术主题创新演化路径,并利用可视化技术构建技术主题创新演化路径可视化图谱,利用该图谱辅助分析技术主题演化脉络及其发展趋势。最后,通过石墨烯超级电容器(集流体)领域的实证,对该领域的技术问题(problem to problem,P-P)主题、技术功能(solution to solution,S-S)主题、解决方案(problem to solution,P-S)主题和技术效果(solution to problem,S-P)主题的创新演化路径进行解读分析,验证了本研究提出方法的可行性和有效性。