基于时序指数随机图模型的共性技术涌现动力机制研究——以超级电容器绿色储能技术为例

基于超级电容器储能技术专利数据,运用时序指数随机图模型构建共性技术涌现动力模型,实证检验技术协同性(度中心度、边共享、非边共享结构)、新颖性(前向引用、后向引用、科学引文)、功能性(组合规模、行业多样性)对共性技术涌现的驱动作用。结果表明:在技术协同性维度,度中心度和边共享结构显著促进共性技术涌现,而非边共享结构的促进作用不显著;在技术新颖性维度,前向引用显著促进共性技术涌现,科学引文存在显著负向作用,而后向引用不存在显著影响;在技术功能性维度,行业多样性对共性技术涌现存在显著促进作用,而组合规模不存在显著影响。通过揭示共性技术涌现动力机制,探明共性技术形成规律,为预测共性技术发展趋势提供新思路与新方法。

技术生态视野下的新技术涌现机理探析

技术生态具有自创生、自适应、自稳定的功能,是一个复杂的适应性系统,具有一定的涌现功能,因而是孕育新技术的"土壤与环境",新技术产生的内在根源在于技术间、技术与环境间的"矛盾冲突",新技术的涌现有赖于技术、技术生态因子以及与生境因子间复杂的非线性相互作用。研究新技术从何而来,因何而生以及其产生过程对于开展技术创新实践具有重要的指导意义。

智能学习环境下新涌现技术与学习方式配置模型研究

随着信息化的普及与深入,新涌现的信息技术正在不断地被引入教育领域,教学方式也将发生相应变革。在新涌现技术尚未建立教育领域E标准的现状下,学习参与者需要一个关于新技术与学习方式的可考评分析模型帮助其合理使用新技术。文章提出了一个新涌现技术与学习方式的配置模型框架,并开发了基于案例推理机器学习的配置模型工具。该配置模型作为一个辅助工具可以提供给学习方式设计者设计草案,帮助其找到学习方式设计中的关键环节,并提高学习方式开发和使用的效率。

计量与演化视角下的新兴技术识别研究进展评述

新兴技术识别一直是科技创新管理、科技政策制定和技术竞争情报研究领域关注的问题。学术界已经对此开展了大量的学术研究,然而“新兴技术”概念的界定问题却严重制约着新兴技术识别的发展,其根源在于当前研究实践中存在两种迥异的认知视角:计量视角与演化视角。在这两种视角共同的作用下,新兴技术的概念边界不断扩展,因此,厘清新兴技术识别概念的基础就是首先理解两种视角不同的特点与应用场景。本文首先归纳了一个由新兴技术识别的特征、数据表示与识别方法三部分构成的框架,该框架能够较为全面地涵盖当前计量视角下新兴技术识别的研究进展。然后通过文献分析发现,演化视角下的新兴技术识别方法更关注于以下四个方面:基于技术重组的根本性创新,学科、技术网络融合的协同效应,技术实用性与功能性驱动效应,以及颠覆性创新问题,而这四种特征推动了演化视角数据表示与识别方法的转化。最后,本文对新兴技术识别数据表示与方法的拓展进行了初步的展望。本文希望通过比较不同视角下新兴技术识别实践工作,为未来深入开展新兴技术识别活动提供参考。