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深度學習之專利分析研究

為了解決inline google地圖的問題，作者陳綺萱 這樣論述：

本研究旨在探討深度學習在各國的發展時間與成長趨勢,以及在相關學科 與應用領域上之發展狀況。研究採用專利計量分析法與內容探勘工具 CATAR, 針對美國專利及商標局 1976 至 2018 年之深度學習領域專利進行分析。研究結 果分為四個面向:(1)專利成長趨勢與技術生命週期;(2)專利數分析與趨 勢分析;(3)專利引用分析;(4)專利主題與專利關聯度分析。研究發現:(1)深度學習領域的技術生命週期正處於成長階段,其專利 申請與公告的延遲時間平均約為 1.75 年;(2)高生產力專利權人國別依序為 美國、日本、以色列、韓國、中國、德國以及加拿大,這七個國家的專利就佔 了整體的 93%,專利高生

產力發明人國籍依序為美國、中國、韓國、以色列、 日本、印度以及加拿大;(3)在 103 組專利權人與專利發明人國家組合中, 有 78 組與美國有關;(4)主要引用的學科領域為深度學習、神經網絡以及語 音識別;(5)應用領域有語音識別、影像分析、圖像識別、醫學圖像、以及 車輛控制系統等;(6)臺灣可以參考與學習以色列與韓國的發展模式,在研 究領域方面,臺灣可以往醫學圖像與診斷、外科以及鑑定這個方面多加琢磨。 研究建議:(1)增加關鍵詞(2)針對不同面向進行更深入與更具主題性的研 究(3)針對深度學習領域之研究論文進行研究。