您好，欢迎访问北京市农林科学院 机构知识库！
北京市农林科学院机构知识库

全部

  • 全部
  • 标题
  • 学者
  • 机构
  • 关键词

基于GTM和指标评估的技术机会智能识别与预测方法

文献类型： 中文期刊

作者： 张辉 1 ; 姚茹 1 ; 赵静娟 1 ; 贾倩 1 ; 齐世杰 1 ; 串丽敏 1 ;

作者机构： 1.北京市农林科学院数据科学与农业经济研究所

关键词： 技术创新;GTM模型;指标特征;技术机会识别;技术机会预测;自然语言处理;深度学习

期刊名称： 情报杂志

ISSN： 1002-1965

年卷期： 2025 年 44 卷 011 期

页码： 136-145

收录情况： 北大核心 ; CSSCI

摘要： [研究目的]准确识别技术创新机会,能够为政府部门制定学科发展政策、优化科研资助方向提供决策参考,为科研机构和企业优化科研布局、推动技术研发与科技创新提供方向指引.[研究方法]基于自然语言处理技术、深度学习、生成式拓扑映射(Generative Topographic Mapping,GTM)等方法,对学术文献内容进行挖掘与分析,识别关键技术词语与技术空白组合,并从可用性、新颖性、增长性、关联性、共现性等5个维度对技术空白组合的创新机会进行科学合理的评估,并选取基因编辑技术在作物育种中的技术机会进行识别与预测.[研究结果/结论]研究结果表明,基因功能和调控机理的研究策略,抗病解析和非生物胁迫分子遗传生物学的完整研究链条,基因功能解析、调控机制以及植物对生物逆境的响应等方向,具有较高的技术创新机会,验证了方法的可行性,为揭示基因编辑技术在作物育种领域发展趋势及技术创新提供了支撑.

  • 相关文献

[1]农业文本语义理解技术综述. 吴华瑞,郭威,邓颖,王郝日钦,韩笑,黄素芳. 2022

[2]基于特征增强的多方位农业问句语义匹配. 王奥,吴华瑞,朱华吉. 2023

[3]基于Attention_DenseCNN的水稻问答系统问句分类. 王郝日钦,吴华瑞,冯帅,刘志超,许童羽. 2021

[4]基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析. 张明岳,吴华瑞,朱华吉. 2018

[5]基于BERT-Attention-DenseBiGRU的农业问答社区问句相似度匹配. 王郝日钦,王晓敏,缪祎晟,许童羽,刘志超,吴华瑞. 2022

[6]工厂化农业"十五"科技创新进展及未来发展态势. 陈殿奎,郭志伟,魏勤芳,韩鲁佳. 2003

[7]提升种业企业技术创新能力的途径与措施. 付蓉,李军民,宋维平. 2012

[8]基于卷积神经网络的农机图像自动识别研究. 雷雪梅,张光强,姚旗,刘伟渭,邱帅. 2022

[9]基于迁移学习和金字塔卷积网络的河蟹个体图像识别方法研究. 冯裕清,杨信廷,徐大明,罗娜,陈枫,孙传恒. 2022

[10]基于Faster R-CNN的美国白蛾图像识别模型研究. 薛大暄,张瑞瑞,陈立平,陈梅香,徐刚. 2020

[11]基于深度残差网络的番茄叶片病害识别方法. 吴华瑞. 2019

[12]基于云原生技术的土壤墒情监测系统设计与应用. 于景鑫,杜森,吴勇,钟永红,张钟莉莉,郑文刚,李文龙. 2020

[13]基于深度学习的跨年龄人脸识别. 孙文斌,王荣,孙连烛,林源松. 2022

[14]采用组合增强的YOLOX-ViT协同识别温室内番茄花果. 吕志远,张付杰,魏晓明,黄媛,李晶晶,张钟莉莉. 2023

[15]设施温室影像采集与环境监测机器人系统设计及应用. 郭威,吴华瑞,朱华吉. 2020

[16]农业害虫检测的深度学习算法综述. 蒋心璐,陈天恩,王聪,李书琴,张宏鸣,赵春江. 2023

[17]基于Faster R-CNN网络的茶叶嫩芽检测. 朱红春,李旭,孟炀,杨海滨,徐泽,李振海. 2022

[18]基于WDNN的温室多特征数据融合方法研究. 孙耀杰,蔡昱,张馨,薛绪掌,郑文刚,乔晓军. 2019

[19]基于注意力机制的农业文本命名实体识别. 赵鹏飞,赵春江,吴华瑞,王维. 2021

[20]基于偏最小二乘法和深度学习的近红外糖度预测. 彭发,王震,刘双喜,王金星,杨化伟. 2021

作者其他论文 更多>>
置顶
购物车
反馈

© 京ICP备09089781号-29 主办单位：北京市农林科学院

学术资源： 中国农业科学院 农业专业知识服务系统 农科联盟资源共建共享平台 中国农业科技文献与信息服务平台 中国农业期刊集成服务平台