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《知识产权纠纷调解工作手册》正式发布
为深入贯彻落实国家知识产权局、司法部《关于加强知识产权纠纷调解工作的意见》，更好地指导地方知识产权管理部门和知识产权纠纷调解组织开展工作，国家知识产权局知识产权保护司组织编写了《知识产权纠纷调解工作手册》（以下简称《手册》），并于近日发布。
国家知识产权局
2022-07-26
司法知识图谱构建及其应用研究项目
法律知识体系是多种逻辑的结合,并且法律的知识体系非常复杂。可以从法律法规自上下构建体系,也可以从法学概念的相关性去构建体系。然而专业领域的知识图谱的构建和百类知识的融合和构建不同,需要专家的指导和监督。近来,伴随着“智慧法院”的建设,司法知识图谱的构建时机也日臻成熟。本项目计划文书进行摘要,进而把涉案事实结构化,找到知识图谱中对应的实体概念,触发知识图谱里些推送知识,判断法律事件发生概率
南京大学
2021-04-14
《深入实施专利转化运用专项行动促进京津冀知识产权协同发展行动方案》印发
到2025年底前，京津冀知识产权协同运用工作机制更加健全，知识产权要素流动更加顺畅，知识产权运营服务生态更加完善，知识产权领域统一市场加快形成。
北京市知识产权局
2024-12-20
液压挖掘机执行机构的速度调定系统
成果描述：本发明公开了一种液压挖掘机执行机构的速度调定系统，用于电控先导液压挖掘机执行机构的速度特性调定，可编程控制器(1)上设置一个电控手柄回路(100)和两个电流变换回路(200)；电流变换回路(200)控制步进电机(3)带动指针电刷(4)在圆环形精密电阻体(5)上转动，从而改变指针电刷(4)输给可编程控制器(1)的电流信号，进而调节挖掘机执行机构的速度。本发明设置有两个电流变换回路(200)，可以对挖掘机单个执行机构运动或两个执行机构复合运动的速度进行调定，并用调定后的速度曲线替换挖掘机控制器(20)中的速度曲线，实现挖掘机执行机构的速度调定，使其符合工作要求和驾驶员的操纵习惯，不需要更换多路阀阀芯，方便高效且精确稳定。市场前景分析：工程机械领域。与同类成果相比的优势分析：技术先进，性价比较高。
西南交通大学
2021-04-10
一种铲-筛互振式木薯挖掘机
本发明涉及一种铲‑筛互振式木薯挖掘机，包括：机架、仿垄轮组件、挖掘铲组件、动力传动机构和振动筛组件；所述机架由方形钢管焊接而成，机架的前部上方焊接有悬挂装置，机架的前横梁上焊接有两个三点悬挂挂接板、两个仿垄轮挂接板和三个挖掘铲挂接板，机架的中部横梁两侧和后横梁两侧分别焊接有振动筛挂接板；两个三点悬挂挂接板分别位于悬挂装置的两端，机架上的三点悬挂挂接板和悬挂装置通过销轴与拖拉机的三点悬挂装置连接；所述仿垄轮组件通过销轴与机架上的仿垄轮挂接板挂接，所述挖掘铲组件通过销轴与机架上的挖掘铲挂接板挂接，所述振动筛组件通过销轴与机架上的振动筛挂接板挂接，所述动力传动机构通过螺栓与机架连接。
中国农业大学
2021-04-11
一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学
2021-04-11
一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法
本发明公开了一种基于信息挖掘的智能决策支持构造方法（ IDSSIM ) ，该方法完善并扩充了现有智能决策支持系统的功能，改变了现有智能决策支持系统固有的运行机制，将决策推理机制、 WEB 挖掘和 KDD ＊挖掘和领域专家知识获取有效地融入智能决策支持系统中，从而形成了一类具有“双网”、“五库”、综合集成、多层递阶结构模型的新型智能决策支持系统。此系统在结构和功能上相对现有系统而言是一个开放的、优化的扩体，并对智能决策系统的主流发展起着重要的推动作用，有望形成新一代的智能决策支持系统概型。
北京科技大学
2021-04-11
基于深度时空分析的综合能源数据挖掘与预测技术
本成果针对城市水电气热等综合能源数据来源广泛，结构复杂，且与用户、时间、空间信息关系紧密的特点，构建了高性能综合能源数据分析平台，提出了细粒度的能源数据分析理论框架及方法，并将其应用于智慧城市建设。
南开大学
2021-02-01
基于Hadoop云计算平台的海量数据挖掘研究与应用
本研究低成本搭建了弹性可扩展的Hadoop云计算平台
中山大学
2021-04-10
大数据挖掘在植物表观遗传组学中的应用
近年随着测序技术的不断完善，生物领域积累了大量基因组、转录组、表观组学数据。怎样有效利用这些数据挖掘生物学新知识，是研究工作者在大数据时代面临的挑战。该研究以DNA甲基化测序数据入手，探索了大数据挖掘揭示生物学新知识的研究之路。翟继先课题组重新分析了公共数据库中来自不同实验室的约500余组Col-0型拟南芥DNA甲基化数据：通过比较单个突变体和多个野生型，鉴定了每个突变体中高置信度的DNA甲基化差异区域，进而分析了不同突变体间DNA甲基化差异区域的重合度，揭示控制DNA甲基化相关基因之间的联系。
南方科技大学
2021-04-13