基于机器学习的新能源汽车核心技术识别及布局研究

基于机器学习和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)方法,构建一种从海量数据中核心技术识别方法,运用该方法识别出新能源汽车领域20项核心技术与21项潜力技术。之后,运用专利相对优势指标法(Revealed Patent Advantage,RPA)分析我国新能源汽车领域关键技术的布局现状,并与其他国家的技术布局进行对比。结果表明我国在电池冷却或保持低温技术和车辆电池应用技术领域具有较高的相对技术优势。通过对新能源汽车核心技术的识别与分析,可以全面了解该领域的研究现状及未来发展趋势,为我国新能源汽车技术研发与战略布局提供一定的借鉴和参考。

中国肿瘤领域重点技术的识别研究

[目的]基于专利文献分析与识别中国肿瘤领域的重点技术。[方法]采用专利相对优势指标法（RPA）和二维象限法分别对中国肿瘤领域的重点技术进行识别,综合两种识别方法的结果确定中国肿瘤领域的重点技术。[结果]中国肿瘤领域共有12个重点技术,分别是天然药物抗肿瘤活性,天然抗肿瘤药的药物制剂技术,天然抗肿瘤药的药物载体技术,微生物药物抗肿瘤活性,微生物抗肿瘤药的遗传工程技术,微生物抗肿瘤药的细胞及组织培养技术,微生物抗肿瘤药的药物载体技术,肿瘤放疗设备,肿瘤外科设备,肿瘤外科手术器械,肿瘤诊断及手术相关的外科设备,肿瘤诊断方法或仪器。[结论]通过对中国肿瘤领域重点技术的识别与分析,可以了解该领域的研究现状及技术趋势,为肿瘤研究和药物研发提供一定的借鉴和参考。