国际科研众筹项目的特征描述、主题分析及属性对比:基于Experiment平台的发现

[目的/意义]为了深入了解科研众筹平台中的项目情况,本文对科研众筹项目的基本特征、研究主题和不同类型科研众筹项目的属性对比进行研究。[研究设计/方法]首先对科研众筹的起源、价值和运作模式进行了梳理;随后爬取了科研众筹平台Experiment的项目信息,并对该平台中科研项目的发起者、背书者、项目记录、所属学科、资助情况等进行特征描述;基于LDA模型对科研众筹项目主题进一步细化,并对不同资金筹集和不同主题分类情况下的科研众筹项目的属性差异进行比较分析。[结论/发现]科研众筹主题主要集中在生物学和生态学两个领域,不同资金筹集达成情况的科研众筹项目在项目背书者数量、信息记录次数和讨论次数上具有显著差异;不同主题的科研众筹项目在其讨论次数上具有显著差异。同时,是否提供视频和是否参与资助挑战在不同资金筹集达成情况和不同主题的科研众筹项目上均具有显著差异。[创新/价值]深入分析了科研众筹平台中项目主题及属性对比情况,对科研众筹平台优化信息审核机制、社交机制和信息展示机制具有一定的参考价值。     

全媒体时代地方广播节目的创新策略分析

近些年来我国的经济实力在不断增强,在一定程度上也带动着科学技术水平的稳定提升,基于这种社会背景,手机APP、网络、数字电视等各种新媒体越来越多地出现在人们生活中,为人们带来便利的同时,也对传统的广播节目造成了不小的冲击。虽然我国地方广播正在面临着挑战,但凭借着自身独特的优势,依旧在全媒体时代中占有着一席之地,受到广大听众朋友的追捧。为了提高地方广播节目在众多新媒体中的核心竞争力,给人们带来更优质的节目效果,就需要对传统的地方广播进行有效创新。     

基于深度学习的中文专利自动分类方法研究

[目的/意义] 面向当前国内专利审查和专利情报分析工作中对于海量专利分类的客观需求，设计了7种基于深度学习的专利自动分类方法，对比各种方法的分类效果，从而助力专利分类效率和效果的提升。[方法/过程] 针对传统机器学习方法存在的缺陷，基于Word2Vec、CNN、RNN、Attention机制等深度学习技术，考虑专利文本语序特征、上下文特征以及分类关键特征，设计Word2Vec+TextCNN、Word2Vec+GRU、Word2Vec+BiGRU、Word2Vec+BiGRU+TextCNN等7种深度学习模型，以中国专利为例，选取IPC主分类号的"部"作为分类依据，对比这7种模型与3种传统分类模型在中文专利分类任务中的效果。[结果/结论] 实证研究效果显示，采用考虑语序特征、上下文特征及强化关键特征的深度学习方法进行中文专利分类具有更优的分类效果。     

基于专利引用跨越度计量的两国间间接创新合作机会发现

[目的/意义] 两个国家间的创新合作机会有些是显性直接的，有些是潜在间接的。在此试图构建一种计量和分析专利引用关系的方法，用于发现两国间潜在的间接创新合作机会。[方法/过程] 全球价值链上不同环节专利之间的引用关系中，蕴含着相互衔接、配套的间接合作关系，而不同环节的专利通常具有不同的功能，即IPC存在一定跨越度。因此，设计"专利引用跨越度"指标及算法，用于计量和筛选专利引用网络中"引用跨越度"达到预设阈值的专利引用关系，作为发现间接创新合作机会的基础数据。以新加坡在中国获得授权的发明专利为样本，基于专利引用跨越度计量并配合人工解读和识别，发现中新两国间一系列的间接创新合作机会。[结果/结论] 基于专利引用跨越度计量的两国间间接创新合作机会发现的方法，被实验检验为有效。     

论科技期刊出版中的著作权保护

近年来,随着与国际社会的日趋接轨,我国著作权保护制度已逐步建立和完善起来.但是,由于多年来人们对著作权意识淡薄,著作权的保护,特别是科技期刊著作权的保护问题,仍存在许多不尽如人意之处,涉及科技期刊著作权纠纷的诉讼时有发生.因此研究与解决科技期刊著作权保护问题,已刻不容缓地提到议事日程上来.本文就我国科技期刊领域中存在的涉及著作权的有关问题进行了思考,分析了科技期刊编辑工作中的著作权保护问题,科技期刊的整体著作权问题以及科技期刊网络化的著作权保护问题,并提出了相应的对策.     

档案管理简约化趋势分析

也许是因为物极必反的原理,繁琐冗杂的档案管理工作在过去的十几年间不断被简约化,并且成为不可逆转的发展趋势,应当引起我们的足够重视,予以充分的分析.