6、大学技术转移与估值方法解析

大学技术转移与估值方法解析

1. 引言

大学技术转移是指大学与企业之间进行技术解决方案、知识和技能的交流过程,旨在挖掘有价值的有形和无形资产,为受益方创造效用。技术转移办公室(TTOs)在这一过程中充当调解人,通过与研究人员密切合作,审查和评估发明披露,制定知识产权保护策略,并规划将科研成果推向市场和社会的方案。技术转移不仅能带来经济收益,还能推动新项目的发展,为企业带来竞争优势。

2. 研究方法

为了解葡萄牙大学技术转移办公室使用的主要技术估值方法,研究人员开展了一项研究。该研究是一个更大研究项目的一部分,涉及广泛的文献综述,并通过半结构化调查和对八所葡萄牙大学技术转移办公室负责人的访谈收集了补充信息。这八所大学分别是:
- TecMinho,米尼奥大学
- UPIN,波尔图大学
- UATEC,阿威罗大学
- DITS,科英布拉大学
- 创新与发展办公室,贝拉内陆大学
- RIA,里斯本新大学研究与创新加速器
- 技术转移办公室,埃武拉大学
- CRIA,阿尔加维大学

选择这些样本是因为这些大学在地区和国家层面具有较高影响力,其技术转移办公室有能力提供有助于深入了解技术转移过程的数据。其中五所大学经常出现在世界前1000所大学的排名中。半结构化调查聚焦于技术估值方法,使用李克特量表对每种方法的使用频率进行分类,数值越高表示使用频率越高,范围在1到5之间。由于样本仅限于葡萄牙大学,采用描述性分析处理数据,并对访谈内容进行分析,以得出不同技术估值方法的使用频率结论。

3. 技术与技术转移办公室

如今,一项技术往往需要多个专利或多种技术

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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