AI生成式大数据模型量化麻省理工学院创新

主要观点总结

文章介绍了Patentics最新研发的科技创新大数据指数系统，该系统利用AI生成式大数据模型量化人类科技创新活动。文章详细阐述了该系统的输入、输出以及应用实例，包括麻省理工学院在中国申请的全部发明创造和斯坦福大学的创新指数对比。文章还强调了技术壁垒指数的重要性，并展示了利用Patentics分类器找出技术壁垒最高的创新的过程。最后，文章表示愿意与各方合作，进一步研发大数据量化指数，提升国家创新体系整体效能。

关键观点总结

关键观点1: 科技创新大数据指数系统介绍

文章介绍了Patentics最新研发的科技创新大数据指数系统，该系统能够利用AI生成式大数据模型量化人类科技创新活动。

关键观点2: 系统应用实例

文章以麻省理工学院在中国申请的全部发明创造为例，详细展示了如何利用AI生成式大数据模型进行量化分析。

关键观点3: 创新指数对比

文章通过对比麻省理工学院和斯坦福大学的创新指数，展示了该系统的实用性和比较功能。

关键观点4: 技术壁垒指数的重要性

文章强调了技术壁垒指数在量化创新内容复杂度方面的重要性，并展示了如何利用Patentics分类器找出技术壁垒最高的创新。

关键观点5: 合作与贡献

文章表示愿意与各方合作，进一步研发大数据量化指数，提升国家创新体系整体效能，并提供了免费试用账号获取方式。

免责声明