各国知识产权保护指数2007-2019/整理的面板数据可以直接使用/WEF只更新到2019年

最新推荐文章于 2025-08-04 18:50:55 发布
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各国知识产权保护指数2007-2019/整理的[面板数据]可以直接使用/WEF只更新
到2019年
excel表格中还包含各国的常用指标：
（原始数据没有整理）
企业
道德
基础设施质量
供电质量
信用评级
疾病与健康状况
基础教育
教育质量
贸易
壁垒
国家保留人才的能力
国家吸引人才的能力
劳动力市场效率
金融市场发展
市场
规模
竞争优势
价值链宽度
创新与成熟度
全球竞争力指数
数据来源：世界经济论坛
（WEF）
【都是世界各国的数据，一共150多个[时间序列]指标整理起来比较麻烦，只
整理了知识产权保护指数！】

国际产权指数 2007-2020年
weixin_45892228的博客
05-10 416
指标说明：国际产权指数（IPRI）是国际产权联盟的指数。IPRI分为以下四个指。.我国知识产权保护水平的实证研究——国际比较与适度性评判[J].科学学研究,产权贸易国际竞争力及其影响因素分析——以北京市为例[J].科技管理研究,20。相关研究：国际产权指数2。徐娴丽,李雁玲.我国知识产权贸易的国际竞争力分析[J].价格理论与实践,、经营绩效与风险相关性研究[J].国际金融研究,2012(8):1。[3]刘孟飞,张晓岚,张超.我国商业银行业务多元化。[2]王江,陶磊,祖全.创新驱动战略下的知识。
2007-2020年国际产权指数InternationalPropertyRightsIndex(IPRI)IPRI
m0_71334485的博客
04-09 1095
2007-2020年国际产权指数IPRI
各国知识产权保护指数2007-2019-整理的面板数据可以直接使用-WEF只更新到2019年
04-11
各国知识产权保护指数2007-2019/整理的面板数据可以直接使用/WEF只更新 到2019年 excel表格中还包含各国的常用指标： （原始数据没有整理） 企业 道德 基础设施质量 供电质量 信用评级 疾病与健康状况 基础教育 教育...
2007-2019全球知识产权保护指数数据集分析
资源摘要信息:"该文件提供了一个关于全球各国知识产权保护情况的详细面板数据集，时间跨度为2007年至2019年。该数据集由世界经济论坛（WEF）更新至2019年，并且已经过整理，可以直接用于分析和研究工作。在包含的...
WEF全球信息技术报告EXCEL数据2012-2016ICT 相关的法律-网络准备指数-ICT专利等
04-09
不含报告，需要报告可以自己去WEF官网下载，全球信息技术报告只更新到2016年， 我的数据只包含2012-2016年的数据，excel中具体指标如下： Indic ator 指标 Effectiveness of law-making bodi es, 1-7 (best) 立法...
全球竞争力报告（各国竞争力指数及EXCEL数据分析，2017-2020年）最新上线.zip
03-06
全球竞争力报告（各国竞争力指数及EXCEL数据分析，2017-2020年）最新上线.zip
23.风险资本可得性（2007-2017年）-WEF.xlsx
12-08
风险资本可得性（2007-2017年）-WEF.xlsx”指的是这份数据文件的主题聚焦于2007至2017年风险资本的可获得性情况，且该数据来源于世界经济论坛（World Economic Forum, 简称WEF）。这表明数据可能包含了有关风险投资...
Java中的RabbitMQ完全指南
H1658554092的博客
07-31 839
Java中的RabbitMQ完全指南
【无标题】
别这么骄傲
08-01 400
Flink跨Catalog读写实践总结：生产环境中需严格区分数据源注册位置，Kafka等Source表应注册在default_catalog避免污染Hive Metastore，Hive Sink表则需在HiveCatalog注册。通过全限定名(catalog.database.table)实现跨Catalog操作，既能保证数据治理规范，又能确保血缘清晰。最佳实践要求非Hive连接器表严禁在HiveCatalog创建，团队协作时应将此规范纳入开发流程，从而维护生产环境的安全性和结构清晰性。
SpringBoot3.x入门到精通系列：3.2 整合 RabbitMQ 详解
08-04 362
RabbitMQ消息队列快速入门指南 本文介绍了RabbitMQ的核心概念、SpringBoot集成及配置方法。RabbitMQ是一个基于AMQP协议的开源消息代理，包含Producer、Consumer、Queue、Exchange等核心组件，支持Direct、Topic、Fanout和Headers四种交换机类型。 文章详细展示了SpringBoot集成RabbitMQ的步骤： 添加spring-boot-starter-amqp等依赖 配置RabbitMQ连接参数、生产者确认机制和消费者重试策略 通过
Kafka 是什么？
专注于技术分享
08-03 452
Kafka 是一个开源的分布式事件流处理平台。Kafka 的设计目标是为处理实时数据流提供一个统一的、高吞吐量、低延迟的平台。从本质上讲，可以将 Kafka 理解为一个高度可靠且可扩展的“日志”或“记录簿”，用于记录在不同系统和应用程序之间发生的“事件”。凭借其高性能和可扩展性，Kafka 被广泛应用于各种场景，超过 80% 的财富 500 强公司都在使用它。总而言之，Kafka 不仅仅是一个消息队列，它更是一个功能强大的分布式事件流平台，为构建数据驱动的实时应用程序提供了坚实的基础。
在 Elasticsearch 中落地 Learning to Rank（LTR）
hello.reader
08-02 776
本文介绍了在Elasticsearch中实现Learning-to-Rank(LTR)重排序的方案。LTR通过机器学习模型融合多维度特征（文档属性、查询属性、相关性等），对Top-K结果进行二阶段重排，能显著提升电商搜索、内容推荐等场景的相关性。文章详细阐述了从标注集构建、特征工程到XGBoost/LGBM模型训练的完整流程，并展示了如何在Elasticsearch 9.x中部署reranker服务，通过retriever+LTR二阶段查询实现实时重排。最后针对常见问题提供了解决方案，帮助开发者快速构建更精
基于Java的AI工具和框架
最新发布
keny-大成的博客
08-04 712
本文介绍了多个基于Java的AI工具和框架的实用案例，涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。主要内容包括： 机器学习与深度学习：使用Deeplearning4j进行图像分类、Weka实现决策树算法、Apache Spark MLlib分布式逻辑回归等案例，并提供代码示例。 自然语言处理：OpenNLP句子分割、Stanford CoreNLP命名实体识别、LingPipe情感分析等工具的应用实例。 计算机视觉：OpenCV人脸检测、BoofCV特征点匹配、ImageJ医学图像分析等场景的实
新手教程：用外部 PostgreSQL 和 Zookeeper 启动 Dolphinscheduler
Apache DolphinScheduler开源社区
07-31 1099
本文将带你一步步通过外部PostgreSQL和Zookeeper来启动Apache DolphinScheduler。
Elasticsearch9.1新特性:默认配备 BBQ 及用于过滤向量搜索的 ACORN
yonggeit的博客
07-31 42
Elasticsearch 9.1引入两项重要改进：ACORN算法优化过滤向量搜索，速度提升5倍以上；BBQ量化方法不仅降低内存占用32倍，还通过两阶段搜索提升排名质量。基准测试显示，BBQ在多数数据集上NDCG@10指标优于传统float32搜索。这两项技术协同作用，使AI搜索在速度、准确性和成本效益上实现突破。Elasticsearch 9.1已默认对高维向量启用BBQ，开发者升级后即可体验这些优化。
Mysql实时同步Doris
JAVA拾贝
07-31 872
Apache Doris是一款高性能实时分析型数据库，采用MPP架构，具有亚秒级查询响应能力，适用于报表分析、即时查询等场景。其核心特性包括优异的性能（列式存储、向量化引擎）、简单易用（标准SQL支持）、精简架构（仅FE/BE模块）、高可靠性（多副本自愈）和丰富生态（多数据源支持）。目前已被500+企业采用，包括80%中国头部互联网公司。安装便捷，支持30分钟完成MySQL数据同步，学习成本低，适合大数据量分析需求的项目。
藏在数据血缘里的功能 从混乱到精准治理
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07-31 365
将原本散落在代码、文档和人脑中的隐性知识，转化为可查询、可分析、可管控的显性资产。企业无需再为“数据从哪来、怎么变、谁用过”而困扰，而是聚焦于如何让数据更高效、更安全地驱动业务。某电信运营商通过血缘系统划分数据治理角色，将字段级责任落实到具体团队，数据问题响应速度提升80%。：清晰展示数据从原始表到报表的全链路关系，例如某金融企业通过血缘图发现“用户信用评分”字段依赖12个上游表，涵盖交易、征信等多系统数据。指数据从生成到使用的完整路径记录，包括数据来源、流转过程、加工逻辑及最终应用。
Flink Checkpoint机制：大数据流处理的坚固护盾
weixin_41870061的博客
08-01 612
Flink的Checkpoint机制是其实现容错的核心技术，通过定期保存作业状态快照确保数据一致性和故障恢复。文章详细解析了Checkpoint的工作原理，包括Barrier注入、状态快照、对齐机制等流程，阐述了精确一次和至少一次两种语义的实现差异。同时介绍了Checkpoint的配置参数、优化策略及在电商、金融等实际场景中的应用，为开发者提供了从理论到实践的完整指南。该机制有效解决了大数据流处理中的容错问题，是保障Flink作业稳定运行的关键技术。
chukonu阅读笔记（4）
jnlxx的博客
07-31 860
序列化：将对象转换为字节流。注册：在使用某些序列化库时，需要先告诉库有哪些类型的数据需要序列化。无需注册的快速序列化：使用现代序列化库，不需要显式注册数据类型，库会自动处理。解释完成。图 11 说明了 Chukonu 驱动程序和 Chukonu 库如何交互，以在 JVM 和本机环境之间提供安全高效的显式指针传递机制。JVM 世界中的 Chukonu 驱动程序向 Chukonu 库提供 DAG 构建和评估功能。
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