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美国人工智能专利现状分析及其对中国的启示

2020年10月27日,美国发布《人工智能发明:追踪美国人工智能专利扩散报告》。报告突破传统专利研究方法,运用人工智能构建专利景观,深入分析了美国近四十年人工智能的发展。其将人工智能分为八大板块逐一进行机器学习并讨论,提高了准确度并降低了成本。报告指出,美国近四十年人工智能发展迅猛,与其相关的专利申请数量不断攀升,人工智能技术也正在向更大比例的技术子类扩散。越来越多的发明家、公司以及其他组织在其发明和生产过程中使用人工智能。同时,人工智能技术在美国各州和县的传播也更加广泛。将美国人工智能相关数据与我国对比可发现,我国不仅要学习专利景观的分析方法,更要加强在人工智能基础层的专利布局、缩小地域间创新能力差距、提高企业人工智能专利国际竞争力。

  • 2022-02-26
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可穿戴智能设备专利态势分析

众所周知在可穿戴行业发展的初期,概念十分火爆但是商业普及化程度比较低,伴随着消费者对智能生活的向往,科技水平不断提高,可穿戴设备的功能逐渐覆盖到医疗健康、户外运动、影音娱乐、定位导航等领域,也具备了实现大规模市场化的条件,据统计,到2018年全球可穿戴设备的出货量超过1.5亿支,市场规模达到190亿美元。全球的科技巨头比如三星、谷歌、苹果、微软、索尼等都进入可穿戴市场,并且进行了大量的专利布局,可穿戴时代全面到来。

  • 2022-02-26
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基于专利数据分析的我国人工智能行业企业创新趋势研究

人工智能技术近年来迅猛发展,成为推动科技发展和引领社会进步的重要力量。本文基于相关专利数据,从人工智能行业的专利申请变化趋势以及我国综合实力排名前20的人工智能企业的专利申请变化趋势、专利IPC分类情况和专利发明人情况进行分析。研究表明我国人工智能主要领域历年专利申请数量呈现上升趋势,我国人工智能行业企业注重实质性技术进步,大多数企业拥有研发力量较强的专利发明人,并发现我国人工智能行业的三大重点技术领域。

  • 2022-02-26
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燃料电池产业深度报告市场与技术趋势分析

燃料电池通过燃料的电化学反应直接产生电能,相当于一个小型发电装臵(主要包括双极板、电解质、扩散层、催化剂)。根据电解质和燃料的不同,燃料电池分为六类:质子交换膜燃料电池(PEMFC)、直接甲醇燃料电池(DMFC)、固体氧化物燃料电池(SOFC)、碱性燃料电池(AFC)、熔融碳酸盐燃料电池(MCFC)、磷酸燃料电池(PAFC)。

  • 2022-02-26
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海洋测绘垂直基准综论

海洋测绘信息表达的基准是大地测量基准在海洋及其他水域的扩展,是大地测量基准的重要组成部分,分为空间位置信息的平面基准和垂直基准,以及地球物理测量信息的重力基准和磁力基准,上述各类基准共同构成现代海洋测绘建设的基础设施。在高精度空间技术快速发展的背景下,海洋测绘基准的建设、维持与精化日益成为重点攻关课题。

  • 2022-02-25
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我国海洋地质调查研究新进展

海洋地质调查研究成果,在支撑建设海洋强国战略中具有重要价值。进入新世纪,尤其近10年来,我国海洋地质工作紧密围绕国家战略发展需求,在海岸带、近海与管辖海域、大陆架边缘海和深海大洋开展海洋地质构造、矿产资源、环境灾害、工程地质、探查技术和与仪器设备等方面开展调查、研究和研发,并取得一系列的新进展、新突破和新成果。本文综合概述了2010~2016年的主要成果。

  • 2022-02-25
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多波束合成孔径声呐技术研究进展

近年来,随着现代水声信号处理技术和水声换能器技术的大幅度进步,水下目标精细探测和成像声呐技术已然成为了国内外研究的热点,在民用和军用领域都有着其他声呐不可替代的作用。在民用方面,成像声呐技术可用于海洋资源开发、海底地质勘探、海底地形地貌测绘、水下物体探测等海洋工程领域;在军事上,高隐蔽性水下军事小目标(如军用无人潜器、鱼雷、水雷、蛙人等)的探测与识别、港口锚地和舰艇的安全防范、地形匹配导航等领域上也迫切要求应用高分辨的水下目标精细探测和成像声呐技术。目前国内外已有多种先进的成像声呐技术,主流的主要包括干涉侧扫声呐技术、多波束测深声呐技术及合成孔径声呐技术等。

  • 2022-02-25
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船载地形地貌探测技术

船载探测是海底地形地貌探测最直接的方式,水深测量是船载地形地貌探测最核心的工作,早期从测深杆、锤、绳等原始的方式,发展到目前的声光电等多种探测手段。因为光波、电磁波在水中衰减很快,而声波在水中能远距离地传播,当前,船载声学探测仍是海底地形地貌探测的主要方式之一。GNSS(全球导航卫星系统)定位导航是水上准确、高效的定位导航方式,利用“GNSS+探测仪”这种手段进行水深测量使用广泛,其基本原理是测量载体在GNSS导航仪的辅助下,获取测区内测点的瞬时平面坐标,同时利用探测设备获得相应位置处的水深值、反向散射强度或者海底影像。

  • 2022-02-25
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工业物联网平台的典型应用场景深度分析

工业物联网平台发展重点: 一是行业深耕化,从通用型平台向“一米宽、百米深”的行业垂直平台转型,聚焦能源、交通、化工等领域的特定需求,沉淀场景化解决方案与行业Know-how,而非追求“大而全”的覆盖能力。 二是智能融合化,工业大模型与平台深度结合,实现工业知识的智能化重构、应用开发的低代码化升级,以及生产运营的自感知、自决策、自优化闭环管控,AI成为提质增效的核心变量。 三是生态协同化,平台不再是单一技术载体,而是串联产业链上下游的协同中枢,通过跨系统数据融合、产学研用金深度合作,形成“数据-算力-应用”的生态闭环,赋能供应链协同与产业集群升级。 四是部署灵活化,采用“平台化产品+私有化部署”结合的模式,兼顾中小企业轻量化需求与大型集团定制化诉求,支持公有云、私有云、边缘端的混合部署,平衡成本与安全性。

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2025年人工智能推动金融数据治理转型升级研究报告

当今全球数字化进程加速,金融行业数据呈现爆发式增长态势。一方面,移动互联网、物联网、云计算等技术的普及让金融服务边界不断拓展,业务场景日新月异,海量数据如潮水般涌现。金融机构不仅要处理传统的结构化业务数据,还要面对文本、图像、音频、视频、日志、时序数据等多种非结构化数据。数据已成为数字经济时代的基础性资源和关键生产要素,对金融业务具有战略价值。

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2025年世界粮食和农业领域土地及水资源状况报告:增产提质潜力

土地、土壤和水资源是农业生产和全球粮食安全的基石。到2050年,全球人口预计将达到97亿,农业需要比2012年多生产约50%的粮食、饲料和纤维。这一新增需求将进一步加剧本已不堪重负的资源压力:超过60%的人为土地退化发生在农业用地(包括农田和牧场),农业用水占全球淡水取用总量的70%以上。全球95%的粮食产自陆地,土地退化、水资源短缺和极端天气的叠加威胁,给农业粮食体系、民生福祉和生物多样性带来严峻挑战。

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