Development of Patent Technology Prediction Model Based on Machine Learning

平面图(考古学) 计算机科学 发展计划 产品(数学) 知识产权 期限(时间) 新产品开发 技术开发 开发(拓扑) 运筹学 业务 制造工程 营销 工程类 数学分析 土木工程 几何学 数学 物理 考古 量子力学 历史 操作系统
作者
Chih-Wei Lee,Tao Feng,Yu-Yu Ma,Hung‐Lung Lin
出处
期刊:Axioms [MDPI AG]
卷期号:11 (6): 253-253 被引量:3
标识
DOI:10.3390/axioms11060253
摘要

Intellectual property rights have a great impact on the development of the automobile industry. Issues related to the timeliness of patent applications often arise, such as the inability of firms to predict new technologies and patents developed by peers. To find the proper direction of product development, the R&D departments of enterprises need to accurately predict the technology trends. Machine learning adopts calculation through a large amount of data through mathematical models and methods and finds the best solution at the fastest speed through repeated simulation and experiments, to provide decision makers with a reference basis. Therefore, this paper provides accurate forecasts through established models. In terms of the significance of management, the planning of future enterprise strategy can be divided into three stages as a short-term plan of 1–3 years, a medium-term plan of 3–5 years, and a long-term plan of 5–10 years. This study will give appropriate suggestions for the development of automobile industry technology.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
香蕉连虎完成签到,获得积分10
1秒前
韩倩茹发布了新的文献求助10
1秒前
1234完成签到,获得积分10
1秒前
清脆火龙果完成签到,获得积分10
1秒前
zuly完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
周澍完成签到,获得积分10
2秒前
小不完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
power完成签到,获得积分10
3秒前
昔黎完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
bkagyin应助许志森采纳,获得10
3秒前
dsdingding发布了新的文献求助10
3秒前
kkk发布了新的文献求助10
4秒前
sjfczyh发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
两坨小腮红完成签到,获得积分10
4秒前
HXL完成签到 ,获得积分20
4秒前
鑫xin完成签到,获得积分10
4秒前
BetterH完成签到 ,获得积分10
4秒前
db完成签到,获得积分10
5秒前
云木发布了新的文献求助10
5秒前
美丽女人完成签到 ,获得积分10
6秒前
li完成签到,获得积分10
7秒前
找找完成签到,获得积分10
7秒前
66完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
bkagyin应助什么都不想采纳,获得10
7秒前
Reejuly发布了新的文献求助10
7秒前
嵇丹雪完成签到,获得积分10
7秒前
乐观金毛发布了新的文献求助10
8秒前
xiaoen完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
8秒前
Guan完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
朴素不言发布了新的文献求助10
8秒前
小可爱发布了新的文献求助10
8秒前
希望天下0贩的0应助yyy采纳,获得10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
晋绥日报合订本24册(影印本1986年)【1940年9月–1949年5月】 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6035102
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7749765
关于积分的说明 16209523
捐赠科研通 5181669
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2773099
邀请新用户注册赠送积分活动 1756248
关于科研通互助平台的介绍 1641061