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遵义强大博信知识产权服务有限公司

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企业

遵义强大博信知识产权服务有限公司成立于2014年,属科技推广和应用服务业,主营专利代理。面向专利分析、技术创新、品牌管理等领域提供数据服务,开放红花岗区专利全生命周期动态监测数据集(专利分析、技术创新)、贵州省全省驰名商标名录数据集(品牌管理、区域产业分析)、白酒包材创新专利成果汇编数据集(白酒包装材料、包装工艺创新),支撑知识产权分析与转化。

专利分析技术创新品牌管理科技推广服务高新技术企业
成立于 2014 年贵州省http://www.zyipsc.com/web/index.html1430429047@qq.com

数据概览

12
数据集总量
59
总浏览量
0
关注人数
2026-04-25
最近更新
分类统计

相关机构

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    拥有数据集:106个
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数据集列表

白酒行业印刷技术创新与应用成果数据集
包装印刷
技术应用
数据采集规则:以 “白酒包装印刷、UV 印刷 白酒标签、防伪油墨 白酒、水墨印刷 白酒包装” 为核心关键词,结合 B41M(印刷工艺)、C09D(油墨)等专利分类号,检索中、美、欧、日等8 个主要专利局的发明与实用新型专利,同步采集行业应用成果案例; 数据处理规则:提取专利申请号、印刷工艺参数、油墨类型、应用包装场景、法律状态等信息,统一 “印刷技术 - 白酒包装类型” 对应关系(如明确某 UV 工艺适用于酱香白酒标签),通过 **“申请号 + 核心印刷特征” 组合去重 **,修正工艺参数标注模糊、应用场景不清等数据问题; 分类算法:采用 “关键词匹配 + 人工校准”,按 **“印刷技术类型(传统 / 数字 / 防伪)、包装应用场景(标签 / 盒 / 瓶)、技术属性(环保 / 高效 / 防伪)、白酒品类(酱香 / 浓香 / 清香)”** 自动分类,分类准确率超 92%; 统计规则:自动统计各印刷技术分支专利数量、主要申请人(印刷企业 / 白酒企业)排名、年度应用趋势,生成 **“白酒印刷技术分布热力图”“工艺 - 场景适配表”**,支撑导航分析与产业决策。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-24 更新20
白酒产业信息识别及防伪专利导航基础数据集
白酒研究
专利导航分析
数据采集规则:以 “白酒防伪、酒类溯源、瓶盖防伪、RFID 白酒、区块链 酒类防伪、酒体成分识别” 为核心关键词,结合 G06K(信息识别)、G09F(标识)等专利分类号,检索中、美、欧、日等8 个主要专利局的发明与实用新型专利; 数据处理规则:提取专利申请号、公开号、技术方案(如防伪原理、应用场景)、法律状态等信息,统一 “防伪技术类型 - 白酒品类” 对应关系(如明确某 RFID 技术适用于酱香型白酒瓶盖),通过 **“申请号 + 核心防伪特征” 组合去重 **,修正技术描述模糊、品类标注不清等数据问题; 分类算法:采用 “关键词匹配 + 人工校准”,按 **“防伪技术类型(物理 / 化学 / 数字)、应用环节(生产 / 包装 / 流通)、白酒品类(酱香 / 浓香 / 清香)、技术成熟度(实验室 / 产业化)”** 自动分类,分类准确率超 92%; 统计规则:自动统计各防伪技术分支专利数量、主要申请人(如白酒企业、防伪技术公司)排名、年度申请趋势,生成 **“白酒防伪技术分布热力图”“品类 - 技术适配表”**,支撑导航分析与产业决策。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-24 更新60
贵州省全省驰名商标名录数据集
品牌管理
区域产业分析
数据采集规则:以 “贵州省”“驰名商标” 为核心检索条件,结合国家知识产权局公布的《驰名商标认定公告》、贵州省市场监管局发布的品牌培育文件,采集经行政或司法程序认定的贵州省内企业(含本土企业、总部在黔企业)驰名商标信息; 数据处理规则:提取商标名称、注册人、核定商品 / 服务、认定时间、认定途径(行政 / 司法)、有效期状态等信息,统一 “注册人名称 - 地域归属” 对应关系(如明确某茶叶品牌隶属于黔东南州),通过 **“商标注册号 + 注册人” 组合去重 **,修正企业更名、商标续展等导致的信息偏差; 分类算法:采用 “商标类别匹配 + 人工校准”,按 **“地域(9 个市州)、产业领域(白酒 / 茶叶 / 中药材 / 装备制造 / 特色食品)、认定途径(行政 / 司法)、有效期(在效 / 失效)”** 自动分类,分类准确率超 93%; 统计规则:自动统计各市州驰名商标数量、各产业占比、年度认定趋势,生成 **“贵州驰名商标地域分布图”“产业品牌热力图”**,支撑本地化品牌管理与决策。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-24 更新80
专利评估系统-白酒生产专利信息监控数据集
白酒酿造工艺
专利评估
数据来源规则:数据来源于官方专利公布公告,经定向检索 + 主题标引获取,限定为白酒生产、酿酒工艺、制曲、发酵、蒸馏、勾兑、存储、酒糟资源化相关发明及实用新型专利,来源合法、公开可核验; 数据清洗规则: 去重:按申请号唯一标识去重,保留最新法律状态; 标准化:统一日期格式、权利人名称、专利类型、法律状态术语; 补全:对授权年月、质押登记号、权利转移、许可等事件字段进行补全与标注; 分类与标注算法: 按工艺类、设备类、微生物 / 菌种类、勾兑 / 陈酿类、环保 / 资源化类划分技术方向; 按有效、在审、失效、质押、许可、权利转移标注法律状态与运营事件; 对一案双申、驳回、撤回、未缴年费、期限届满等原因进行标记,形成可量化的专利质量与稳定性标签; 质量控制:采用来源核验→字段校验→逻辑校验→状态更新四步质控,确保数据真实、准确、完整、最新,可作为知识产权登记、评估、运营的可信依据。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-24 更新40
专利评估系统-实用新型专利非技术转让高职院校权利人价值数据集
专利评估
高职院校
数据处理遵循 “合规采集 - 标准化加工 - 智能化管理” 全流程规则: 数据清洗:采用 “主体核验 + 逻辑筛查” 双重规则,剔除重复、无效的学校及专利信息,对学校层次、性质等模糊字段进行标准化校准,确保数据有效性; 加工处理:通过学校层次与性质分类编码算法,将定性数据转化为标准化标签,运用价值梯度量化算法,结合实用新型专利的技术实用性、高校转化能力、市场需求热度,制定差异化权利人价值标准,形成结构化价值数据集; 数据安全处理:对涉及的高职院校专利相关数据进行去标识化处理,剥离可关联至具体专利项目、发明人的敏感信息,仅保留学校基本属性及对应权利人价值数据,符合知识产权保护与数据合规相关法律法规要求; 算法适配:构建动态价值更新算法,可根据高职院校办学实力变化、实用新型专利市场转化行情调整价值量化标准,确保数据集的时效性与应用适配性。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-08 更新50
白酒包材创新专利成果汇编数据集
白酒包装材料
包装工艺创新
数据采集规则:以 “白酒瓶盖加工、酒瓶成型、白酒包装盒制造、白酒包材环保工艺” 为核心关键词,结合 B29C(塑料成型)、B31B(包装成型)等专利分类号,检索中、美、欧、日等10 个主要专利局的发明与实用新型专利; 数据处理规则:提取专利申请号、公开号、加工工艺、设备参数、应用包材类型等信息,统一 “工艺类型 - 包材用途” 对应关系(如明确某成型工艺适用于酱香白酒瓶盖),通过 **“申请号 + 核心加工特征” 组合去重 **,修正工艺描述模糊、参数标注不统一等数据问题; 分类算法:采用 “关键词匹配 + 人工校准”,按 **“包材类型(瓶盖 / 酒瓶 / 包装盒)、加工工艺(成型 / 印刷 / 组装)、技术方向(防伪 / 环保 / 高效)、应用品类(酱香 / 浓香 / 清香)”** 自动分类,分类准确率超 91%; 统计规则:自动统计各加工技术分支专利数量、主要申请人(包材企业 / 白酒企业)排名、年度申请趋势,生成 **“白酒包材加工技术分布表”“工艺 - 品类适配图”**,支撑导航分析与产业决策。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-24 更新60
价值专利运营推广数据集
专利价值评估
专利运营决策
数据采集规则:在我司服务过程中,采集具备运营记录或高价值特征的发明与实用新型专利; 数据处理规则:提取专利基本信息(申请号、公开号、申请人)、价值指标(引用率、同族数量、法律状态)、运营信息(交易金额、许可期限、质押额度),统一 “专利价值指标计算标准”(如引用率按近 5 年数据统计),通过 **“专利号 + 运营记录” 组合去重 **,修正运营信息更新不及时的问题; 分类算法:采用 “价值指标加权 + 机器学习”,按 **“价值等级(高 / 中 / 低)、运营类型(许可 / 转让 / 质押)、产业领域(高端制造 / 生物医药 / 新能源)、法律状态(有效 / 维持中 / 失效)”** 自动分类,分类准确率超 91%; 统计规则:自动统计各产业高价值专利占比、不同运营模式成功率、专利价值与交易金额关联度,生成 **“高价值专利运营趋势图”“产业运营适配表”**,支撑运营决策。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-24 更新30
专利评估系统-吉他生产专利信息监控数据集
吉他生产专利评估
专利监控
数据采集规则:定向抓取公开专利数据库中吉他、弦乐器相关发明/实用新型/外观设计专利,限定技术主题与分类号,确保数据来源合法、公开可查; 数据清洗规则: 剔除明显无关、缺项严重、格式错误的记录; 统一权利人名称、日期格式、法律状态描述,消除多语种与表述差异; 按申请号去重,保留最新法律状态与完整字段记录; 数据分类与标引算法:基于标题、摘要、申请类型与技术主题,采用关键词匹配+分类号映射实现吉他生产板块专利自动归类与字段补全; 状态更新规则:按公开周期同步法律状态(授权、实质审查、撤回、驳回、质押、许可、权利转移等),确保数据时效性与准确性; 安全与合规处理:全部数据来自公开渠道,不涉及个人信息、商业秘密与非公开数据,已完成匿名化与合规性核验。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-24 更新30
专利评估系统-发明专利非技术转让高职院校权利人价值数据集
专利评估
高职院校
数据处理遵循 “合规采集 - 标准化加工 - 智能化管理” 全流程规则: 数据清洗:采用 “主体核验 + 逻辑筛查” 双重规则,剔除重复、无效的学校及专利信息,对学校层次、性质等模糊字段进行标准化校准,确保数据有效性; 加工处理:通过学校层次与性质分类编码算法,将定性数据转化为标准化标签,运用价值梯度量化算法,结合高校办学水平、专利转化行业惯例,制定差异化权利人价值标准,形成结构化价值数据集; 数据安全处理:对涉及的高职院校专利相关数据进行去标识化处理,剥离可关联至具体专利项目、发明人的敏感信息,仅保留学校基本属性及对应权利人价值数据,符合知识产权保护与数据合规相关法律法规要求; 算法适配:构建动态价值更新算法,可根据高职院校办学实力变化、专利转化市场行情调整价值量化标准,确保数据集的时效性与应用适配性。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-08 更新30
专利评估系统-发明专利非技术转让关键词价值数据集
专利评估
关键词分析
数据处理遵循 “合规采集 - 标准化加工 - 智能化管理” 全流程规则: 数据清洗:采用 “关键词去重 + 技术领域归类” 双重规则,剔除重复、无实际技术含义的关键词,对模糊关键词进行技术领域校准与补充,确保数据有效性; 加工处理:通过技术领域分类编码算法,将关键词按化学、机械、电子等领域进行标准化分类,运用价值梯度标注算法,结合行业实践与市场数据,将关键词价值划分为多个等级区间,形成结构化价值数据集; 数据安全处理:对涉及的专利关键词数据进行去标识化处理,剥离可关联至具体专利申请人、发明人的敏感信息,仅保留技术关键词及对应价值数据,符合知识产权保护相关法律法规要求; 算法适配:构建动态价值更新算法,可根据技术发展趋势与市场交易数据变化,定期调整关键词价值等级,确保数据集的时效性与适用性。
贵州省数据知识产权登记平台2026-04-08 更新50
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