基于机器学习的高校可转化专利识别模型构建与应用

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<正>高校是科研创新的前沿阵地之一,其专利技术具有巨大的潜在价值。探索构建高校可转化专利识别模型,精准锁定具备技术转移价值的专利,对提升高校专利转化率,加快高校科技成果向产业界转移具有重要意义。首先,融合高校特征,构建四维一体的高校可转化专利识别指标体系;其次,选择8类机器学习算法建立高校可转化专利识别模型;最后,以42所“双一流”建设高校的63340项有效发明专利数据进行实证研究。结果发现,极端梯度提升(XGBoost)算法和随机森林算法的准确率在85%以上,验证了模型的有效性;此外,前向引证次数指标对高校专利的转化影响最大。
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目的 探讨术前超声定位小切口阑尾切除术对急性阑尾炎患者的临床应用价值。方法 回顾性分析新密市中医2020-10—2021-10行阑尾切除术治疗的74例急性阑尾炎患者的临床资料。按手术切口分为传统McBurney切口组(对照组,36例)和超声定位小切口组(观察组,38例)。比较2组患者的基线资料和围术期指标;分别于术前及术后第1天、第3天检测2组患者的血清白介素6(IL-6)、C反应蛋白(CRP)炎
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