专利数据获取

全球专利数据库incoPat使用指南
最新推荐文章于 2025-07-17 10:46:59 发布
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#新质生产力

jidawanghao
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Python爬虫：抓取专利数据并分析专利趋势
2201_76125261的博客
03-19 1524
本文展示了如何使用 Python 爬虫技术抓取中国专利数据，并对数据进行了清洗、分析和趋势预测。通过分析专利数据，企业和科研机构可以了解行业的技术发展趋势，进行技术创新战略规划。未来，我们可以进一步扩展爬虫的功能，抓取更多专利数据，增加多维度的数据分析，如技术领域、地域分布等。同时，可以尝试使用深度学习模型（如 LSTM）进行时间序列预测，以获得更准确的专利趋势预测。
获取数据_如何用Power BI获取数据？
weixin_42120541的博客
01-15 1596
前面我们介绍了Power BI 是什么，今天介绍如何用Power BI 获取数据。1.连接到数据源下面的案例Excel表里记录了咖啡销售数据。表中含有的字段：订单编号、订日期、门店、产品ID、顾客、数量。打开PowerBI Desktop 页面，从功能栏上点击“获取数据”，选择“更多”。页面就会显示不同渠道的数据源，根据需要选择一个数据源。点击“连接”后，页面会弹出“导航器”对话框。“导航器”左边...
专利数据查询API接口-数据结构与样例
Yiyaoshujuku的博客
07-17 1113
笔者摘取了摩熵数科开放平台的全科专利API接口(著录项目、基本法律状态、同族专利、引证专利)概述及其数据结构与样例展示给大家，希望大家对专利数据API接口有更深的认识。
企业数据接口：专利查询
weixin_38798635的博客
08-06 353
根据专利相关参数，筛选专利数据。批量获取企业专利信息。
中国企业专利数据怎么批量获取，企业商标数据怎么获取
Enterprisbigdata的博客
05-18 2013
4. 幸好，宁波市是副省级单位，我们可以在申请人所在国（省）中填上，当然还可以根据需要填上北京、上海、广州之类的省级单位了。2.就是爬取qcc,tyc,qxb他们家的数据了，注册几个会员会爬虫技术的很容易操作的。然后，我们在申请日检索入口中，选择冒号，然后填上2010 2017。2. 选择高级检索，在这种模式下，可以很方便地看到各种检索入口。看看，在两年前的12月，宁波市有6721条记录，其中方太、注意到右上角的那个“配置”吗，里面还藏着很多检索入口。注意一下，我们没有进行选库操作，默认的是全部中国库。
专利-数据采集方式
大数据知识梳理
09-09 617
专利免费查询网站：国家专利检索网-查询入口 申请号： CN202111504814.5
CNRDS科研结构专利数据
uranusautism的博客
02-22 850
5、Desig[当年独立获得的外观设计数量]-当年独立获得的外观设计数量，单位：个。8、Desjg[当年联合获得的外观设计数量]-当年联合获得的外观设计数量，单位：个。4、Umig[当年独立获得的实用新型数量]-当年独立获得的实用新型数量，单位：个。7、Umjg[当年联合获得的实用新型数量]-当年联合获得的实用新型数量，单位：个。3、Invig[当年独立获得的发明数量]-当年独立获得的发明数量，单位：个。6、Invjg[当年联合获得的发明数量]-当年联合获得的发明数量，单位：个。
【数据分享】2004-2023年我国地级市专利数据（8项指标/Excel/Shp格式）
weixin_63042008的博客
12-12 1528
【数据分享】2004-2023年我国地级市专利数据（8项指标/Excel/Shp格式）
企研数据工作论文系列 | 中国绿色低碳技术专利数据清洗与质量分析报告
weixin_55633225的博客
12-11 1330
本文对中国绿色低碳技术专利数据的清洗过程进行了详细阐述，包括原始专利数据来源、清洗参考文件、数据预处理的方法和数据处理的详细步骤。
patentes:通过专利获取数据
05-11
通过专利获取数据 ＃＃ 系统要求 Python 点子 请求和BeautifulSoup # Instalación vía pip pip install requests pip install beautifulsoup4 ＃＃ 安装说明 获取源代码（通过克隆或叉子） 跑步！ # Es ...
精选资源
上市公司专利合集（四份数据）
02-10
上市公司专利合集：专利申请授权、绿色专利申请量/授权量、专利引用数据 来源：国家知识产权专利数据库 一、上市公司各类别专利申请和授权数据（2007-2019） 指标：专利、 发明专利、 实用新型专利、 外观设计专利 ...
基于数据挖掘的专利数据处理技术研究.pdf
07-14
基于数据挖掘的专利数据处理技术研究涉及到一系列数据处理的高级方法，包括聚类分析、专利指标的确定和...这项研究提供了处理大规模专利数据集的新方法，有望提高分析效率，帮助企业和研究者更快地获取有用的专利信息。
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？.docx
12-02
技术转移服务公司如何借助AI赋能的科技管理服务挖掘服务价值？
4G 中的分组调度.zip
最新发布
12-02
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？.docx
12-02
AI时代，市场化技术转移机构面临需求挖掘不精准挑战，如何抓住智能化转型方案机遇实现核心竞争力？
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？.docx
12-02
随着技术迭代加速，政府部门如何利用智能化转型方案应对产业升级？
【遥感影像处理】基于Google Earth Engine的Landsat9与Sentinel-2多源数据融合：NDWI水体提取与海岸线精细化检测算法实现
12-02
内容概要：本文介绍了如何利用Google Earth Engine（GEE）平台与Python库geemap、xarray等工具，结合Landsat 9和Sentinel-2遥感影像数据，进行水体提取及岸线检测的技术流程。通过定义归一化水体指数（NDWI），对影像集合进行筛选、预处理和中值合成，并使用xarray将Earth Engine的数据导出为本地多维数组格式，进而通过二值化和形态学腐蚀操作识别水体边界，最终实现岸线提取。文中还展示了不同传感器数据的处理差异与可视化方法。; 适合人群：具备遥感图像处理基础知识，熟悉Python编程及地理空间数据分析的科研人员或技术人员；适合环境监测、水利、海洋等相关领域从业者； 使用场景及目标：①用于湖泊、河流等水体范围动态监测；②支持岸线变化分析、洪涝灾害评估等地学研究；③为生态环境保护与国土管理提供技术支撑； 阅读建议：需提前配置好GEE开发环境并完成认证，建议结合代码逐段运行理解数据流，重点关注NDWI计算、影像集合处理、xarray集成与形态学处理的关键实现细节。
基于Matlab的SLAM同步定位与建图算法仿真实战项目
12-02
同步定位与地图构建（SLAM）技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术，机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节，其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件，具备丰富的内置函数与专用工具箱，尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面，Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法，并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本，加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程，包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景，更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括：传感器模型（如激光雷达与视觉传感器）的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计（如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波）、图优化框架（如GTSAM与Ceres Solver）以及路径规划与避障策略。通过项目实践，参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理，并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化，为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化，显著降低了学习门槛，提升了学习效率与质量。 实践过程中，学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题，包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力，也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展，SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源，为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具，参与者能够直观理解SLAM的实现过程，掌握关键算法，并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
德温特专利数据获取
04-25
### 获取德温特专利数据的方法或工具 获取德温特专利数据可以通过多种方法实现，具体取决于需求场景和技术能力。以下是几种常见的方法和工具： #### 方法一：手动检索与导出 德温特世界专利索引（Derwent World Patents Index, DWPI）通常由汤森路透提供访问接口。用户可以直接登录其官方网站或其他授权平台进行查询。通过关键词、申请人、分类号等方式筛选目标专利后，可以批量导出所需的数据文件[^1]。 #### 方法二：自动化爬虫技术 对于需要大规模采集数据的研究人员来说，编写自动化的网页抓取程序是一种高效的方式。例如，在处理动态变化的HTML结构时，可利用Selenium结合XPath表达式来精确定位输入框或按钮等交互元素[^4]。下面是一个简单的Python脚本示例用于模拟登录并提取特定字段的信息： ```python from selenium import webdriver import time driver = webdriver.Chrome() try: driver.get('https://example.com/login') # 替换为目标网站地址 elem = driver.find_element_by_xpath('//input[contains(@id,"username")]') elem.send_keys("your_username") password_elem = driver.find_element_by_xpath('//input[contains(@type,"password")]') password_elem.send_keys("your_password") submit_button = driver.find_element_by_xpath('//button[text()="Login"]') submit_button.click() time.sleep(5) # 等待页面加载完毕 finally: driver.quit() ``` #### 方法三：专用数据分析软件 除了自行开发解决方案外，市面上也有现成的产品支持深入挖掘DWPI资源的价值。比如某款专为学术研究设计的应用就集成了从基础统计到高级可视化的一系列功能模块[^2]。它不仅能够帮助构建复杂的网络关系图——像专利之间的相互引用模式或者主要贡献者的合作关系网状图，还允许自定义过滤条件以便聚焦感兴趣的子领域。 #### 注意事项 无论采用哪种途径获取原始资料，请务必遵循相关法律法规以及服务商设定的使用条款限制。未经授权的大规模复制分发行为可能构成侵权风险。
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