各省、地级市数字经济专利申请、授权数量（1985-2022年）

原创 已于 2024-12-15 10:49:32 修改 · 453 阅读 · 0 ·
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于 2024-12-05 08:31:50 首次发布

资源介绍

数据名称：各省、地级市数字经济专利数据

数据年份：1985-2022年

参考文献：孙勇,张思慧,赵腾宇等.数字技术创新对产业结构升级的影响及其空间效应——以长江经济带为例[J].软科学,2022,36(10):9-16.

相关数据及指标

地级市数据：省份、地级市、会计年度、当年申请的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关发明数量、当年申请的数字经济相关实用新型数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。

省级数据：代码、年份、当年授权的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。

 

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更新!各省、地级市数字经济专利统计数据（1985-2022年）
2301_78627004的博客
05-06 425
数字经济专利数量是指在一个特定时期（如一年、五年或更长时间）内，与数字经济领域直接相关的专利申请或授权的总数。这些专利通常涵盖了一系列与数字技术、互联网、大数据分析、云计算、人工智能（AI）、区块链、物联网（IoT）等相关的创新成果。数字经济专利数量是衡量一个国家或地区在数字经济领域创新能力和技术发展水平的重要指标。它不仅反映了该地区在数字经济领域的研发投入和创新能力，也预示了未来数字经济发展的潜力和趋势。
（1985-2022年）各省、地级市数字经济专利数据 整理
2401_84585615的博客
06-24 2161
参考文献中提到的研究，孙勇等人的《数字技术创新对产业结构升级的影响及其空间效应——以长江经济带为例》，提供了数字技术创新对产业结构升级影响的深入分析，以及其在特定地理区域的空间效应，这为理解数字经济专利数量的区域差异和影响因素提供了理论支持。地级市数据（1985-2022年）：省份、地级市、会计年度、当年申请的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关发明数量、当年申请的数字经济相关实用新型数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。这些数据为研究人员、政策制定者和企业决策者提供了宝贵的信息资源。
1985-2022年全国各地级市绿色专利申请和授权数据
m0_71334485的博客
11-01 1336
1985-2022年全国各地级市绿色专利申请和授权数据
各省、地级市数字经济专利（1985-2022年）
xiaozhuzhu1995的博客
12-14 360
这些专利通常涵盖了一系列与数字技术、互联网、大数据分析、云计算、人工智能（AI）、区块链、物联网（IoT）等相关的创新成果。地级市数据（1985-2022年）：省份、地级市、会计年度、当年申请的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关发明数量、当年申请的数字经济相关实用新型数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。省级数据（2014-2021年）：代码、年份、当年授权的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。数据名称：各省、地级市数字经济专利数据。方式一（推荐）：主页个人简介。
各省、地级市数字经济专利数据（1990-2023年）
xiaozhuzhu1995的博客
11-29 1190
数字经济专利的数量和质量不仅反映了地区的科技创新活跃程度，也是衡量区域数字经济竞争力的重要指标。经济发达地区如京津冀、长三角、粤港澳大湾区等，占据了数字经济有效专利的大部分，这些地区的数字经济核心产业发明专利有效量占国内的70%以上。这些专利涵盖了诸如区块链、大数据、人工智能、物联网等新兴技术领域，旨在保护创新者的知识产权，鼓励技术创新，并推动数字经济的发展。当前全国省市在数字经济专利方面取得了显著成就，特别是在经济发达地区，数字经济专利的数量和质量均处于较高水平，为地区数字经济发展提供了强有力的支撑。
地级市-绿色专利申请和授权数据（1985-2022年）(全新整理)
2301_79696294的博客
09-07 586
绿色专利制度是为了应对气候变化问题，针对绿色技术的特点，通过对专利申请审批程序、授予条件、保护期限等内容的特殊化设计，而构建的旨在促进绿色技术的研发、推广与应用的一套特殊的专利制度。数据说明：绿色专利，是根据WIPO绿色专利清单进行分类号筛选。一、1986-2021年 地级市绿色专利数据。数据名称：地级市-绿色专利申请和授权数据。五、申请授权的绿色专利的被引用数量和信息。今天，我们给大家分享一份绿色专利数据。除外，我们将附送以下绿色专利数据。三、科研机构和高校绿色专利数据集。四、绿色专利引用基本信息数据。
中国所有地级市绿色专利申请与授权数量统计数据集（2000-2022年）
samLi0620的博客
04-25 5189
地级市绿色专利数据，包括了地级市在特定时间段内关于绿色技术的专利申请、授权的数量统计。该数据涵盖节能减排、清洁能源、废物回收等多种绿色技术领域，反映了城市在环境保护和可持续技术发展方面的创新活动水平。数据说明：绿色专利，是根据WIPO绿色专利清单进行分类号筛选。数据名称：地级市-绿色专利申请和授权数据。绿色专利申请_实用新型专利。绿色专利授权_实用新型专利。绿色专利申请_实用新型专利。绿色专利授权_实用新型专利。绿色专利申请_发明专利。绿色专利授权_发明专利。绿色专利申请_发明专利。衡量城市绿色创新水平。
1985-2022年分省、地级市数字经济专利数据
2301_79696294的博客
07-26 426
地级市数据：省份、地级市、会计年度、当年申请的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关发明数量、当年申请的数字经济相关实用新型数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。参考文献：孙勇,张思慧,赵腾宇等.数字技术创新对产业结构升级的影响及其空间效应——以长江经济带为例[J].软科学,2022,36(10):9-16.省级数据：代码、年份、当年授权的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。本公众号资源部分自主研发，部分来源于网络。数据名称：各省、地级市数字经济专利数据。
各省、地级市绿色专利数据（2000-2022年）
xiaozhuzhu1995的博客
11-06 2539
地级市数据：省份名称、地市名称、会计年度、当年申请的绿色发明数量、绿色发明占地区年度申请的发明总数百分比、当年申请的绿色实用新型数量、绿色实用新型占地区年度申请的实用新型总数百分比、当年获得的绿色发明数量、绿色发明占地区年度获得的专利总数百分比、当年获得的绿色实用新型数量、绿色实用新型占地区年度获得的实用新型总数百分比。省份数据：代码、省份、年份、绿色发明专利申请数（件）、绿色实用新型专利申请数（件）、绿色专利申请数(件)、绿色发明专利授权数（件）、绿色实用新型专利授权数（件）、绿色专利授权数（件）。
精选资源
1-各省、地级市数字经济专利数据（1985-2022年）-社科数据.zip
11-22
各省、地级市数字经济专利数据（1985-2022年）是一项重要的社会科学数据资源，它详细记录了中国各地区在数字经济领域的专利申请和授权情况。这些数据覆盖了从1985年至2022年的时间跨度，为研究者提供了丰富的历史...
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各省、地级市数字经济专利数据（1985-2022年）.zip
06-20
地级市数据（1985-2022年）：省份、地级市、会计年度、当年申请的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关发明数量、当年申请的数字经济相关实用新型数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。 省级数据...
精选资源
(完整数据)全国分省、地级市数字经济专利数据1985-2022年
11-26
全国分省、地级市数字经济专利数据涵盖了1985年至2022年这一长段时间内的详细统计信息，这些数据为研究中国数字经济的发展趋势、区域分布、创新能力以及专利活动提供了宝贵的素材。具体来说，这些数据集包括了省份和...
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1985-2022年全国分省、地级市数字经济专利数据
07-26
地级市数据：省份、地级市、会计年度、当年申请的数字经济相关发明数量、当年授权的数字经济相关发明数量、当年申请的数字经济相关实用新型数量、当年授权的数字经济相关实用新型数量。 省级数据：代码、年份、当年...
Odoo 19 模块结构概述
智能化技术分享
01-08 1075
Odoo 19模块开发指南摘要：本文介绍了Odoo 19模块的基本结构，重点解析了模块开发的两个核心配置文件（init.py和__manifest__.py）及其关键参数。详细说明了模块各组件功能，包括模型目录（业务逻辑）、视图目录（用户界面）、权限目录（访问控制）、数据目录（基础数据）、静态资源目录（前端资源）等。通过规范化的目录结构和配置参数，开发者可以创建可扩展、易维护的Odoo模块，满足企业各类业务需求。
PyFlink Table API 用纯 Python 写一个 WordCount（读 CSV + 聚合 + 写出）
hello.reader
01-06 1155
本文介绍了如何使用Flink Python Table API构建一个WordCount数据处理管道。主要内容包括：1)通过TableEnvironment创建流处理环境；2)使用TableDescriptor或DDL两种方式注册文件系统的CSV源表和JSON目标表；3)实现UDTF函数进行单词拆分；4)通过flat_map、group_by和count操作实现单词统计；5)执行execute_insert触发计算并输出结果。文章还提供了完整可运行代码示例，并分享了关于并行度设置、批流模式选择、文件格式选用
4、Kafka原理-Consumer
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01-08 605
正常情况下，我们希望消费没有被消费过的数据，而且是从最先发送（序号小的） 的开始消费（这样才是有序和公平的）。为了保证系统最大的利用率，Kafka的分配策略一定会遵循一个最基本的原则——平均分配，简单理解，不会有任意两个消费者消费的分区数差大于1。注意：这不是表示一个消费者和一个Topic的关系，而是一个consumer group和topic中的一个partition的关系（offset在partition中连续编号而不是全局连续编号）。所以当消费者数量大于分区数量时，多余的消费者是无法消费消息的。
Go语言高并发实战：集成天远手机号码归属地核验API打造高性能风控中台
2501_90292324的博客
01-06 616
本文介绍了如何利用天远手机号码归属地核验API构建高吞吐量的通信数据基础设施，重点展示了Golang对接实现方案。通过结构体映射和AES-128加密，实现类型安全的接口调用，支持海量数据的并发处理。该API提供"手机号-省份-城市-运营商"精准映射，可应用于短信路由、数据清洗和地域风控等场景。Go语言的并发特性可充分发挥API价值，实现毫秒级数据核验和高吞吐业务处理。
RocketMQ消息队列
天道酬勤的博客
01-05 679
消息队列是分布式系统中实现解耦、异步处理、削峰填谷的核心组件。RocketMQ作为主流消息中间件，具有金融级可靠性、全链路顺序保障和超强扩展性，但存在多语言支持不足和缺乏标准协议等缺点。消息队列主要分为队列模型（点对点，确保任务被单个消费者处理）和发布/订阅模型（广播，消息被多个消费者接收）。技术选型需根据业务需求：队列模型适用于订单处理等需唯一消费场景，发布/订阅模型适用于事件通知等需多系统并行处理场景。
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