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科力辰(贵州)科技有限公司

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企业

科力辰(贵州)科技有限公司成立于2025年,属软件和信息技术服务业,主营第二类增值电信业务。面向科技成果管理、数据自动化处理、科技项目管理等领域提供数据服务,开放全国科技成果数据集(科技成果管理、数据自动化处理)、全国科技项目数据集(科技项目管理、数据挖掘),支撑信用核验与经营分析。

科技成果管理数据自动化处理科技项目管理软件信息服务
成立于 2025 年贵州省

数据概览

2
数据集总量
13
总浏览量
0
关注人数
2025-11-27
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全国科技成果数据集
科技成果管理
数据自动化处理
1、数据采集算法 (1)多源汇聚算法:通过合法的自动化程序脚本,并行遍历各级科技管理部门、知识产权机构、学术数据库及项目承担单位的公开数据平台,实现科技成果数据的广泛与实时采集。 (2)实体识别算法:运用自然语言处理技术,从非结构化的文本中自动识别并标准化抽取机构、人员、技术关键词、资助项目编号等核心实体信息。 (3)关联映射算法:利用项目编号、机构名称、人员等实体作为关联键,将离散的论文、专利、技术报告等成果与对应的科技项目、承担机构进行精准关联,构建初始的成果关系网络。 2、深度处理算法 采用知识图谱与智能分析算法对初始数据进行深度处理。通过图计算模型,深度挖掘成果、机构、人员之间的复杂网络关系,量化其关联强度;同时,利用机器学习模型对成果的技术创新性、成熟度与影响力进行自动评估与打标,形成富含深度洞察的科技成果知识图谱。 3、存储策略算法 设计多模态自适应存储算法。根据不同的应用场景,采用混合存储架构。例如,为支持高效的关联查询和路径发现,将高度关联的数据组织成图结构进行存储;为满足大规模统计分析与趋势预测需求,则采用数据仓库技术,按时间、领域、地域等多个维度构建数据立方体。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-26 更新70
全国科技项目数据集
科技项目管理
数据挖掘
1、数据采集算法 (1)平台遍历算法:通过编写自动化脚本,遍历全国各相关科技项目发布平台,获取公开的科技项目信息及完成情况,确保数据来源的合法性、广泛性和全面性。 (2)特征提取算法:运用 TF-IDF 技术,对科技项目相关文本内容进行分析,提取项目名称、项目摘要、技术关键词、参与人员、项目金额等特征信息。 2、深度处理算法 采用 Bert 模型对原始项目数据库的内容进行深度处理,确认提取文本内容的有效性,最终生成科技项目数据集。 3、存储策略算法 根据不同的数据需求类型,设计动态存储策略算法。例如,对于按领域分类查询的需求,采用分层存储结构,将相同领域的项目数据集中存储;对于按时间序列分析的需求,则按照时间维度进行数据组织存储,以便快速定制加工和分析。
贵州省数据知识产权登记平台2025-11-14 更新60
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