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杭州金荔枝科技有限公司
企业杭州金荔枝科技有限公司成立于2019年，注册地位于浙江省。登记所属行业为互联网和相关服务。经营范围涉及技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广，计算机软硬件及辅助设备零售，计算机软硬件及辅助设备批发，信息系统集成服务，市场主体登记注册代理，企业管理咨询，财务咨询，税务服务，信息咨询服务（不含许可类信息咨询服务），信息技术咨询服务，企业形象策划等业务。
科技型中小企业小微企业互联网和相关服务
数据集列表
平板探测器专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中平板探测器的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对平板探测器的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：公开号、申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度，以及根据X1的申请人排名可以看出该领域申请人的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新120
制造数控机床领域专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中高端装备制造数控机床领域的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对高端装备制造数控机床领域的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：公开号、申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度，以及根据X1的申请人排名可以看出该领域申请人的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新130
VD类似物领域专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中维生素D类似物领域的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对维生素D类似物领域的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：公开号、申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度，以及根据X1的申请人排名可以看出该领域申请人的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新170
UCART技术专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中UCART（通用型嵌合抗原受体T细胞）技术的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对通用型嵌合抗原受体T细胞技术的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：公开号、申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第4年3年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第5年-第7年的3年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度，以及根据X1的申请人排名可以看出该领域申请人的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新120
智能家居组网技术专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中智能家居领域短距离无线通信与组网技术的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对智能家居短距离无线通信与组网技术的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
*由于专利公开的延迟性，对近2年的专利数据不做分析
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新220
CART技术专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中CART（嵌合抗原受体T细胞）的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对嵌合抗原受体T细胞技术的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：公开号、申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第4年3年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第5年-第7年的3年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度，以及根据X1的申请人排名可以看出该领域申请人的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新110
生物活性小分子专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中有机化学生物活性小分子领域的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对有机化学生物活性小分子领域的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：公开号、申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度，以及根据X1的申请人排名可以看出该领域申请人的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新460
烃类的转化技术专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中有机化学烃类的转化技术专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对有机化学烃类的转化技术专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：公开号、申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度，以及根据X1的申请人排名可以看出该领域申请人的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新150
智能家居数据处理专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中智能家居领域数据处理技术数据技术的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对智能家居数据处理技术数据的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
*由于专利公开的延迟性，对近2年的专利数据不做分析
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新130
智能家居领域专利申请人活跃度分析数据
数据包中主要包括了国内专利数据库中智能家居领域的专利数据，并根据自定算法对专利数据进行了计算，了解申请人的研发活跃度情况，有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。1.数据采集：通过第三方专利数据库检索网站，通过关键词、IPC对智能家居的专利数据进行检索采集建立数据库。 2.数据处理：对采集到的原始数据进行处理，通过去除重复和有缺失的数据，对数据进行清理分类。 3.重点筛选：申请人、专利申请量、不包括当年与去年的近8年分别专利申请量10个指标。 4.算法规则包括：X1=当年之前第2年-第5年4年的专利申请量之和/总专利申请量，X2=当年之前第6年-第9年的4年专利申请量之和/总专利申请量，X1与X2比较可以看出企业在该领域的的研发活跃度。 5.数据应用：有助于企业对竞争对手研发活跃度的了解。
*由于专利公开的延迟性，对近2年的专利数据不做分析
浙江省数据知识产权登记平台2024-01-10 更新860